Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- DuckDB in Science подборка научных работ и подскастов про научную часть создания DuckDB, много полезного про внутреннее устройства СУБД в целом и DuckDB в частности.
- rainfrog утилита на Rust позволяющая просматривать таблицы в консоли в режиме TUI (Text user interface), для тех кто любит интерактивные инструменты и не любит GUI. Поддерживает Postgres, MySQL, Sqlite. Как фанат TUI я люблю такие инструменты, хотя и для таблиц тут всё непросто.
- Bytebot настольный ИИ агент с открытым кодом, живёт в отдельном контейнере Docker'а с полноценной версией ОС Ubuntu и умеет всяческие операции по поиску и не только. Один из многих активно продвигаемых сейчас. Из плюсов - изолированный контейнер и свободный выбор LLM. Идея про изолированный контейнер мне очень нравится, она весьма логична.
- NoteGen кроссплатформенный редактор заметок с помощью ИИ использующий в своей основе Markdown. Хотел бы я сказать что это потенциальная замена Obsidian, но пока нет, хотя многие возможности кажутся интересными. Можно подключить практически любую LLM и использовать для написания заметок. Из минусов - по умолчанию китайский язык, очень многое с китайского не переведено, но развиваются быстро и поддерживают синхронизацию заметок через Github/и другие Git-like репы. Для разработчиков может быть удобным инструментом.

#opensource #tools #ai #notetaking #aiagents #rdbms

Накопилось какое-то количество рефлексии про применении ИИ агентов для программирования и не только, основная мысль конечно в том что есть много задач в которых ИИ не надо, возможно даже, категорически не надо применять как генеративный инструмент, но однозначно необходимо и возможно даже критично как валидационный инструмент.

К примеру, работа с помощью ИИ с законодательными текстами. Писать сейчас нормативные документы с помощью ИИ может оказаться очень рискованной затеей (судебные решения сгенерированные ИИ пока рассматриваем как курьёз и дефицит квалифицированных кадров). Потому что галлюцинации, потому что отсутствие какой-либо ответственности за ошибки и так далее.

А вот применение ИИ для верификации и валидации написанного текста не столько с точки зрения правил языка, сколько по руководству для применения. Автоматически можно найти противоречия с другими нормативными документами, отсутствие необходимых определений, конфликты в определении понятий, нечеткость формулировок и многое другое. Перечень этих правил проверки поддается существенной автоматизации и даже сложные документы состоящии из сотен поправок в разных нормативных актах могут быть проанализированы и представлены понятным языком.

Я вот пока не знаю в каких странах такие инструменты полноценно внедрят, скорее в относительно небольших и технологически развитых вроде Сингапура или Эстонии, но это представляется очень естественным развитием для всей нормативной работы.

Применительно к состоянию дел с российским законодательством включая решения исполнительной власти я вангую что такой валидационный инструмент если и напишут, то скорее технически грамотные люди имеющие критичный взгляд на происходящее в российских законах. Тогда это станет не техническим инструментом, а скорее медийным продуктом с автоматическим подробным анализом законопроектов и принятых НПА. Приведет ли это к качественному улучшению российского законодательства я не знаю, но усилению кризиса восприятия российских ФОИВов и законодателей как серьёзных нормотворцев может.

#thoughts #ai #aiagents #laws #lawmaking

Хорошая картинка (подсмотрена в интернете) существующая в куче вариаций где вместо Undocumented code часто встречается "Tom with documentation in his head" но в целом это системная ситуация когда компании придумывают ИИ стратегии, а они упираются в проблемы текущих процессов, текущих информационных систем и огромные запасы legacy существующего в режиме "работает - не трожь!" которое приходит время потрогать, а трогать то боязно.

Размышляя над этим я бы начал с того что ИИ стратегия должна быть не "маркетинговой пришлепком сверху" с ИИ фичами для клиента, а то что охватывает все процессы которые к этому приводят.

В частности:
1. Активное применение ИИ для документирования кода и приведение legacy кода в порядок. Стоимость этих задач падает постоянно и уже не представляется безусловным кошмаром
2. Применение ИИ агентов для архитектурного перепроектирования интеграции, конвееров данных и унаследованных систем
3. Применение ИИ агентов для формирования итоговых вариантов стратегии ИИ для клиентов (как кусочка более полной ИИ стратегии) на основе всего этого вместе взятого.

Но начинать надо с недокументированного кода и эта задача как раз с помощью ИИ решается вполне реалистично, но Том с документации в голове останется без работы и поэтому это и есть первоочередная задача.

И это касается не только корпоративных ситуаций, но и многих других. Должны ли быть принятые ИИ стратегии у всех госорганов и многих крупных госучреждений? Должна ли резко упасть стоимость разработки государственных информационных систем? Ответ - да, безусловно.

#thoughts #ai #aiagents #legacycode

По итогам могу сказать что если Google сменит ценовую политику для корпоративного применения Antigravity (сейчас она 183.6 евро за месяц) или если его конкуренты прокачают свои решения для ещё большей эффективности, то работу над кодом это ускорят не а 2-3 раза, а в 10-30 раз.

Разработка любого внутреннего инструмента или конечного приложения теперь должна быть устроена иначе. На начальной стадии обязательно нужно писать текст видения результата который должен включать:
1. Описание того что создается
2. Описание результатов включая критерии качества:
- измеряемые индикаторы качества (в данном случае FAR/FRR)
- сравнение результатов с существующими аналогами если они есть
3. Гипотезы
4. Правила управления зависимостями
5. Правила организации кода, репозитория и автоматического покрытия тестами и документирования

Частично это вписывается в логику руководства ИИ агента в AGENTS.md или GEMINI.md, но лишь частично, скорее всего всё это необходимо оформлять во внутренние руководства по организации разработки с использованием ИИ агентов.

#opensource #ai #aiagents #coding #thoughts #devnotes

Интересный взгляд на ИИ разработку в тексте про Gas town от Steve Egge. Много уникальной терминологии так что сразу ещё один текст Gas town decoded

Подход интересный, но к терминологии надо привыкнуть ибо сложное описание процессов через большое число новых понятий.

Почитать точно стоит всем кто проектирует ПО

#readings #aiagents