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
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
1👍9⚡2❤2
В продолжение инструментов работы с данными, я на днях обновил утилиту undatum которую создавал для разных манипуляций с данными в командной строке. Главная была особенность в том что она кроме CSV файлов поддерживает всяческие структурированные не плоские форматы данных вроде JSONL, BSON, Parquet и тд.
А также умеет автодокументировать датасеты.
Собственно свежее изменение в том что теперь автодокументирование расширилось поддержкой любых LLM'ом через Ollama, LM Studio, Perplexity, OpenAI и OpenRouter и в поддержке множества языков, можно получать описание буквально на любом языке поддерживаемом выбранной LLM.
Автодокументирование работает не быстро, но зависит только от скорости работы LLM, а не от размера набора данных. Оно полезно для многих задач, у меня лично много задач с тем чтобы приводить описания наборов данных в порядок и один из способов для этого в использовании вот этого инструмента
У меня в отложенных задачах есть интеграция его с утилитой metacrafter, но это уже как-то позже.
#opensource #datatools #ai
А также умеет автодокументировать датасеты.
Собственно свежее изменение в том что теперь автодокументирование расширилось поддержкой любых LLM'ом через Ollama, LM Studio, Perplexity, OpenAI и OpenRouter и в поддержке множества языков, можно получать описание буквально на любом языке поддерживаемом выбранной LLM.
Автодокументирование работает не быстро, но зависит только от скорости работы LLM, а не от размера набора данных. Оно полезно для многих задач, у меня лично много задач с тем чтобы приводить описания наборов данных в порядок и один из способов для этого в использовании вот этого инструмента
У меня в отложенных задачах есть интеграция его с утилитой metacrafter, но это уже как-то позже.
#opensource #datatools #ai
1🔥6