Про всяческие инструменты для повседневной работы, то что можно назвать личным стеком приложений на десктопе. Ну а поскольку я уже много лет как мигрировал на связку W10 + WSL(Ubuntu) на десктопе, то и подборка приложений соответствующая.

Безопасное хранение
- Veracrypt - пожалуй лучший продукт с открытым кодом для использования зашифрованных томов. Плюсы - аудированность, хорошая наследование кода от предыдущего проекта Truecrypt. Минусы - томы фиксированного объёма, тяжелы в синхронизации с облаками.
- Cryptomator - для тех кто хранит защищённые файлы в "незащищённых местах", а то есть в облаках. Не так продвинут как Veracrypt, но позволяет сильно упростить синхронизацию с облачными сервисами
- KeePass - консервативный инструмент с открытым кодом для хранения паролей. Не самый удобный, но с открытым кодом

кстати относительно продуктов для личной паранойи лично я много лет придерживаюсь правила что хорошая безопасность такова что даже если ты перечислишь основные инструменты, то риски не возникают, потому что инструменты позволяют обеспечить необходимую защиту

Написание текстов и управление размышлениями
- Obsidian - пожалуй, лучший инструмент для ведения локальных заметок в Markdown с опциональной синхронизацией (за деньги) и возможностью публикации
- Quarto - инструмент подготовки научной документации. Оказался очень полезным для работы и описания некоторых данных
- Xmind инструмент для карт мыслей (mind mapping). Простой, универсальный, бесплатный для большей части всего или недорогой для расширенных функций

Управление кодом и разработкой
- VSCodium - IDE для программирования на базе VSCode, но без слежки от Microsoft
- Postman - приложение и сервис для проектирования и тестирования API
- APIDog - ещё одно приложение и сервис для проектирования и тестирования API

Для наглядности
- Beautiful AI - сервис и оффлайн плеер для презентаций. Когда надо сделать быстрые красивые презентации без Powerpoint'а
- Plottr - ПО для писателей по планированию книг. Пользуюсь не так часто потому что пишу синопсисы теперь в Obsidian

Работа с данными
- OpenRefine - для многочисленных задач очистки данных относительно небольшого объёма
- DuckDB - для задач анализа и преобразования данных условно любого объёма
- Excel, LibreOffice - для визуального просмотра данных, очень редко редактирования

Разное
- picoTorrent - ИМХО лучший инструмент выгрузки torrent'ов ещё и с открытым кодом. После того как uTorrent окончательно испортился
- Far Manager - чувствую себя реально старым, но продолжаю пользоваться аналогами Norton Commander'а 😂😜

Список неполный, ещё большая коллекция инструментов для локальных LLM

Почему я всё это вспомнил? Потому что второй день восстанавливаю ноутбук после переустановки W10 и этот эротический акт отнимает немало времени в восстановлении привычной среды. А это из тех задач которые сложно делегировать или ускорить.

#personal #software #recovery

Ещё немного рефлексии по использованию ИИ в разработке. Конечно глядя на 2-ю версию Cursor'а есть ощущение очень большого прогресса в том что с помощью ИИ агентов можно проделать на прикладном уровне. ИИ агент(-ы) точно заменяет джуниоров, сильно помогает миддлам и полезен для более опытных разработчиков.

Например, типовые задачи которые я задаю всем ИИ моделям, при их проверке относительно кода, звучат как "Проанализируй код в этом репозитории и напиши рекомендации по повышению его производительности". Ещё полгода назад чатботы с ИИ выдавали невероятные галлюцинации, сейчас 90% выданных рекомендаций заслуживают внимания. Причем это агентское ревью кода, как правило, лучше чем делает разработчик средней квалификации. По крайней мере потенциальные утечки памяти, заведомо неэффективные конструкции в коде отслеживаются весьма легко.

Но ИИ агенты пока не достигли следующей планки, а то есть замены архитекторов ПО. А то есть ИИ может выдать что цикл и обработка в цикле в коде написаны неэффективно, но, например, не может пока проанализировать архитектуру приложения в целом и дать рекомендации в стиле "вот этот код надо переписать на Rust'е и подключить его как библиотеку" или "а вот тут есть такой редкий инструмент/библиотека если его применить то всё будет работать куда лучше" или "а вот у тебя код весь под Ubuntu написан, вот тут его надо перепроектировать и переделать и станет кроссплатформенным" и так далее.

Причём перейти к этой стадии углублённого анализа кода и архитектурных рекомендаций, похоже, не невозможно. Более того подозреваю что это вполне реалистично в течение 1-2 лет, подозреваю что с правильно наводящими вопросами можно и сейчас решать задачи автоматизации перепроектирования приложения и глубокой оптимизации, но тут надо изучать подробнее.

#ai #coding #software