Прогнозую, що 2023-й буде проривним у використанні штучного інтелекту в роботі та особливо в навчанні. Ті школи/університети, що будуть його забороняти - залишаться аутсайдерами, а той, хто знайде можливості правильно використовувати - стануть лідерами нового світу.

Спеціально під запуск чергової групи джедайського курсу з JavaScript, яка стартує сьогодні, записав відео про використання GitHub Copilot для вивчення програмування.
Тут я бачу чотири основні сценарії:
1 - безпосереднє вирішення завдання у тому числі покроково;
2 - виявлення та усунення багів;
3 - допомога у розумінні коду;
4 - покращення коду.

Справляється воно з цими завданнями просто прекрасно, це як мати власного персонального ментора, що не лише допоможе, а й пояснить та дасть поради як покращити код.

В описі до відео додав також посиланнячка на задачі, які демонстрував - спробуйте погратися.

https://youtu.be/_pFcGO7uNLI

Зараз зі стажуваннями непросто, тим не менше, варіанти є, люди періодично на програми стажування йдуть та на роботу влаштовуються також. Для цього треба гарно прокачатися технічно, мати гарні софтскіли та брати наполегливістю. Ось вийшло стаття по моєму вебінару, сподіваюся, буде корисно https://happymonday.ua/yak-potrapyty-na-stazhuvannya-v-it

На днях до мене звернулися з проханням скласти список з топ-10 мов програмування для вивчення у 2023 році. Але тут цікавий нюанс в тому, що є різні причини для вивчення - якщо хочеш роботу прямо зараз, то треба вчити те, за що платять сьогодні, а якщо хочеш бути в тренді і зробити ставку на майбутнє - вивчати треба щось з модного, що набирає оберти. Тому замість одного списку з десяти мов вийшло два по п’ять 🙂
Читайте статтю на сайті SoftServe: https://career.softserveinc.com/uk-ua/stories/top-10-programming-languages-to-learn-in-2023
Ну і де вивчити “дефолтну мову” думаю ви знаєте, недавно відкрито набір на весняну групу джедайського курсу JavaScript: https://sj42.programmingmentor.com

Що означає “script” в JavaScript?

Слово “script” - від так званої “скриптової мови програмування”, якими вважаються “не зовсім серйозні” мови призначені для виконання вузьких задач в певному середовищі. “Не зовсім серйозні” я взяв в лапки тому що це дуже умовно, оскільки будь-яка мова, що повна по Тюрингу може робити ті ж самі задачі, що і всі інші. Тут швидше про область застосування.

Класика скриптових мов - Bash, використовується в Unix-подібних операційках для автоматизації. Виглядає специфічно, але має змінні, цикли і т.д. - все щоб робити що завгодно в рамках оболонки операційки. Але за межами цього середовища мова не виходить, тому вона й скриптова.

Ще скриптові мови зазвичай інтерпретуються - спеціальна програма-інтерпретатор читає і порядково виконує код. Чисто технічно його простіше реалізувати ніж компілятор - і це норм варіант, коли швидкість виконання не в пріоритеті, ще й перед запуском збирати проєкт не треба. Але там, де швидкість виконання важлива - там інтерпретатори поступаються у швидкості суттєво, треба компілювати.

То власне “script” в JS мав би показати що то скриптова мова, і це слово було присутнє як в оригінальній назві “LiveScript”, так є і у стандарті “EcmaScript”, але говорити що JS сприптова мова можна було лише в 90-х, коли та вся історія починалася.

У сучасних браузерах JavaScript-код зазвичай компілюється до байт-коду, який виконується віртуальною машиною. Це забезпечує більш швидку роботу з кодом, порівняно з інтерпретацією JavaScript-коду в режимі реального часу. У кожній конкретній машині то зроблено по-різному, і якщо говорити про гугловський V8, то там взагалі дуже цікаво - спочатку код виконується за допомогою інтерпретатора Ignition, потім його підхоплює неоптимізуючий компілятор Sparkplug, а на завершення вже оптимізуючий TurboFan. Технічна реалізація навіть досконаліше, ніж у багатьох “серйозних” мов.

І звичайно що по області застосування JS набагато більш поширений ніж інші мови, що не вважаються скриптовими. То слово “script” тут - лише історична спадщина.

Як перевірити, наскільки справжній ти програміст - це скільки ти можеш написати коду без Copilot.
Щось поламалося сьогодні, сподіваюся тимчасово, бо вже звик :)

Вихід з IT є :)

Вже півгодини як ChatGPT працює з України, сьогодні запиляю відосик як використовувати для вивчання програмування його :)

Обіцяний відосик про використання ChatGPT
https://youtu.be/oP1fYvH9kfo

Ого, тут підкинули лінку що мою статтю про топ-10 мов вже іспанською переклали. Новий досвід так би мовити :)
https://tekiosmag.com/2023/02/13/cuales-seran-los-lenguajes-de-programacion-top-10-en-2023/

Після мого відео з ChatGPT з’явилося багато питань, то вирішив зробити окремий постик.

Про політику. Дійсно ChatGPT в деяких питаннях може виглядати як ретранслятор ворожої пропаганди, але навряд що його таким програмували навмисно, це просто наглядний наслідок того як діє пропаганда на неокріпший розум, оскільки сервіс навчався на купі даних з Інтернету і перевірити їх достовірність йому складно. Власне тому українцям важливо на кожну його некоректну відовідь реагувати (для цього є кнопки, що дозволяють помітити відповідь як некоректну), а також завжди “виправляти” його, після чого він починає відповідати правильно. Коли назбирається критична маса таких корегувань, то він змінить свої відповіді. Якщо ж ми цього не будемо робити, то він і далі буде транслювати ворожу пропаганду на весь світ.

[Продовження далі...]

Про помилки. Точно також, які він може помилятися в питаннях політики, він може помилятися у будь-яких питаннях взагалі, і про це потрібно постійно пам’ятати, не сприймати видачу ChatGPT за чисту монету. Своє відео я записав за один дубль і нічого не вирізав/не монтував - мені пощастило що всі відповіді були коректні. Проте так буває далеко не завжди, і чим складнішими є питання, тим більше ймовірність помилки. Пам’ятати про це ми маємо не лише з ChatGPT, а при роботі з будь-якою інформацією. І навіть на StackOverflow дуже багато некоректних відповідей, проте там є механізм рейтингу і саме він допомагає фільтрувати інформацію. Небезпека ChatGPT в тому, що відповіді виглядають дуже правдоподібно і ніяк не маркуються як ті, що можуть бути некоректні. Вам треба ставитися до них критично і все уважно перевіряти на достовірних джерелах, таких як, наприклад, стандарти, офіційна документація, рецензовані підручники, наукові статті від поважних авторів та в поважних виданнях і т.п.

Про використання в навчанні. Будь-який інструмент можна використовувати правильно і неправильно. Неправильне використання ChatGPT в навчанні - це просто давати йому завдання з домашок, які задав викладач, і бездумно копіпастити відповіді. Звичайно що так ви нічого корисного не навчитеся, а швидше - навпаки - деградуєте і втратите можливість працювати самостійно. Тому перш ніж вирішувати завдання напряму можна попросити ChatGPT пояснити теорію, перевірити ваше розуміння, спробувати дати йому своє рішення на оцінку, проаналізувати різні варіанти, пояснити що краще/гірше і тому подібне. А при цьому ще важливо критично аналізувати та перевіряти його відповіді.

Завтра на 19:00 запрошую у голосовий чат на ДОУ, будемо спілкуватися про ChatGPT, можете питань в коментах накидати https://dou.ua/calendar/46283/

Тут від ДОУ цікава аналітика під'їхала - на JavaScript плюс його типізованій модифікації TypeScript пишуть третину всіх проєктів (!) і це при тому, що в світі взагалі десь до сотні достатньо популярних мов програмування.
Згадую момент, коли вирішив свічнутися на JS після того як Microsoft закрила Silverlight, я тоді багато розмірковував куди податися, приємно, що не прогадав, думаю далі JS+TS будуть лише завойовувати світ. Пора додати TS до джедайського курсу, це насправді було задумано ще в момент запуску його першої ітерації, просто вирішив життя студентам не ускладнювати, але походу час прийшов :)
https://dou.ua/lenta/articles/language-rating-2023/

Про скорочення в IT та зарплату в $16,5 тис.

На зображенні поточні скорочення в IT в порівнянні з скороченнями часів ковід.

Трохи лякає, але треба розуміти, що IT як галузь буде розвиватися, бо роботи стає більше, просто регулярно бувають корекції - минулого року луснула піраміда NFT, зараз в трендах ШІ, хтось має тим займатися, не говорячи про стабільно високий попит на веб-розробку. Ще й є думка, що зарплати хочуть в Долині позбивати, бо вони там вже за межами адекватності, але аутсорсу то лише на руку.

На днях на ДОУ вийшла стаття-апдейт про девопса, що пішов на $15 тис. та ангулярщика, що заробляв двадцятку на чотирьох проєктах. Звісно, що у останнього здоров’я на все не вистачило, а ось досвід першого рекомендую - готовий гайд як треба вчитися і шукати роботу, в зарплаті підріс на 10%, тому в заголовку така сума.

Висновок: незважаючи на обставини, якщо в тебе є що продати (скіли) і ти також навчишся продавати себе, то роботу знайдеш, бо її і грошей в IT на всіх вистачить. Наприклад, зараз один з моїх падаванів без комерційного досвіду отримав 4 офери за місяць і має проблему - який з них обрати 🙂

Не шукайте виправдання, а прокачуйтеся і шукайте можливості, вони завжди є.

Щойно вийшов GPT-4, вже спілкуємося :)
Ось стрім для розробників, починається за 5 хвилин
https://www.youtube.com/watch?v=outcGtbnMuQ

Від ідеї до прототипу за 10 хвилин

Найбільше з презентації GPT-4 мене вразила генерація коду сайту з фотографії малюнку на папері.

Поділюся власним досвідом. Є в мене задача: чотири рази на рік генерувати сертифікати випускникам джедайсього курсу JS. Робота рутинна, робив її вручну, і це не зовсім по-програмістьскі.

Було б гарно автоматизувати. Нічого складного, але треба подосліджувати. Ідея в тому щоб список студентів накласти по черзі на шаблончик і зберегти в PDF кожен файл окремо. Але в PDF давно не писав, то треба дивитися що там по лібкам, плюс продумати інші питання. Оцінити скільки на все треба часу досить складно, але до дня треба повозитися.

Проте генерація вручну не займала багато часу - до години, не більше. І витратити день на розробку автоматизованого рішення щоб зберегти максимум півдня на рік - то сумнівні інвестиції.

Але не з ChatGPT. Поспілкувався з ним кілька хвилин поки він не згенерував прототип рішення, що зливає дані з json з html-шаблончиком і зберігає в pdf за допомогою puppeteer. Його код завівся з першого разу і видав на виході pdf-файли. Рішення не було ідеальним, але як перше наближення працювало, і на все це пішло до 10 хвилин.

Я просто вражений, наскільки шлях від ідеї до прототипу пройшов легко і швидко. Мені не довелося гуглити і порівнювати якісь лібки і взагалі розглядати різні варіанти рішення. Далі зайнявся шаблончиком - на картинку наклав текст в потрібні місця, розклав елементи з CSS. Підправив код під свої потреби. Звичайно, не все було зовсім гладко з “допилюванням”, наприклад, довелося зашити зображення прямо в шаблон за допомогою base64 і підкладати його як img, а не фон, бо картинку беру з файлу, а не по HTTP, і то все треба розуміти як робити. Це до питання чи ChatGPT заміняє тебе як розробника.

Але загалом на працюче рішення, що видає сертифікат, який має потрібний мені вигляд, пішло трохи більше години часу - співрозмірно з тим щоб робити це вручну. І це вже не фантастика - прямо зараз можна братися за ідеї, до яких просто не доходили руки.

Нові доки і революція в реакті

Тут є цікава новина - нарешті зарелізили доки до по реакту, ще й на новому домені react.dev

Новина примітна хоча б тим, що нарешті в доках по замовчуванню приклади коду з хуками, а вони з’явилися в реакті 16.8 у грудні 2019 - недавно як чотири рочки стукнуло :)

Але доки примітні не лише переходом на хуки, а й ще кількома важливими моментами.

Найбільш серйозна зміна в тому, що тепер в розділі з інсталяцією реакту наведено приклад не з Create React App (CRA), а з NextJS, Remix, Gatsby та Expo. CRA взагалі, схоже, випиляли з доків, і можна очікувати що проєкт як такий втратить сенс, його замінять згадані мною фреймворки.

Така собі революція з серйозними наслідками у екосистемі реакту, що раніше страждала від проблеми “зоопарку” різноманітних бібліотек, з яких компонувалися готові рішення.

Тепер реакт по факту рекомендується використовувати з готовими фреймворками типу NextJS/Remix, відповідно рішення будуть більш типовими, підтримувати їх буде простіше. Мало того, прогнозую що сам реакт в рамках подібних фреймворків може стати взаємозамінним елементом і бути замінений на інші JSX-сумісні бібліотеки типу SolidJS/Qwik, які встигають впроваджувати цікаві інновації швидше за реакт. Наприклад, у них використовувається концепція сигналу, які в реакт ще не завезли.

Також NextJS вдало інкорпорував серверні компоненти, що з’явилися у 18 реакті і думаю що саме цей фреймворк задасть основний тренд в реакт екосистемі на найближчий час.

А найбільш важлива новина для новачків - доки містять не лише структуровані навчальні треки з купою інтерактивних прикладів, які можна в один клік перенсти на codesanbox і там з ними погратися, а й практичні завдання (challenges) з прикладами еталонного рішення.

І якщо ви закрили для себе питання з JS, то ці доки по факту можна використовувати як повноцінний курс, по якому можна вивчати реакт крок за кроком, що не може не радувати.

Сьогодні дізнаєтеся щось дивне.
Знайомтеся з Chaos Monkey, ось її сайт https://netflix.github.io/chaosmonkey/
У неї дуже цікава робота - випадковим чином виключати серваки в продакшині. Так, це не помилка і ви не прочитали неправильно. Вона саме це і робить - заважає працювати продакшину.
Це продукт від Netflix і вони використовують його в проді для тестування стійкості (resilience).
А сама техніка називається Chaos Engineering - її крім Netflix практикують ще Amazon, Google та багато інших компаній, у яких велика кількість серверів (вузлів системи, якихось мікросервісних інстансів), що працюють одночасно.
Хардкорна техніка, однак у випадку великих систем вона дозволяє підготувати до різного роду катаклізмів. Якщо у вас система поменше, але питанням стійкості займаєтеся, то можна пробувати вимикати вузли вручну, і спочатку варто почати зі спеціального середовища, а не продакшину. 🙂

Прямо зараз я в прямому ефірі на ДОУ, обговорюємо як навчатися сенйьорам
Лінк на запис: https://dou.ua/goto/9rnL

ChatGPT (і ШІ на основі LLM загалом) - це настільки ж проривна технологія, як і IBM PC у 1981 чи WWW у 1991. І здається мені, що увійде в наше життя воно набагато швидше, ніж згадані ПК чи веб.
На каналі Марафону креативної практики вийшло моє відео про використання ChatGPT для роботи та навчання і IT.
Оскільки аудиторія марафону дуже різношерстна і це переважно люди, які ще не працюють в IT-галузі, то свою розповідь побудував таким чином, щоб пояснити особливості галузі та показати як можна навчатися повним початківцям на прикладі роадмепи у фронтенді. Безпосередньо приклади і живі запити починаються з 17-ї хвилини.
https://youtu.be/XrkEnm4VdUg