Ask HN
Помогает быстро выбирать интересные статьи для чтения.
Мы работаем над лестницей индивидуального владения ИИ и хотели бы получить обратную связь по уровням и определениям. В разговорах с клиентами мы обнаружили, что люди плохо оценивают собственный уровень владения ИИ: частое использование часто принимают за мастерство. Мы хотим более объективный, основанный на поведении способ различать эти понятия.
Я заметил, что Old.reddit.com теперь требует входа в систему, что ограничивает доступ к сайту без учетной записи. Это особенно проблематично для мобильных пользователей, так как новый интерфейс менее удобен. Я ищу альтернативы или способы продолжать использовать Reddit без необходимости входа.
Раньше модель ПО обычно предполагала выпуск фиксированного приложения, а если пользователям нужна какая-то кастомная функциональность, им приходилось устанавливать плагин или создавать свой. Для нетехнических пользователей это означало поиск существующего плагина или, если его нет, они застревали. Но я не могу не думать: почему бы, например, приложению не иметь поле ввода, которое динамически создает расширение на лету (например, «сделай мне панель с кнопками, которая делает X»)? Очевидно, это было бы «на свой страх и риск». Делали ли какие-то компании или приложения что-то подобное? Я думаю, что изменение реального исходного кода вышло бы из-под контроля, но, возможно, просто генерация расширений с доступом к ограниченному набору безопасных API.
Я заметил, что во многих постах на Hacker News появляются комментарии, написанные, по-видимому, LLM (либо напрямую агентом, либо человеком с помощью LLM). Они часто получают минусы и оказываются в конце обсуждения. Никто даже не обращает на них внимания, это стало частью пейзажа. Мне интересно, зачем люди это делают? Какова их цель?
За последний год-два количество возможностей для независимого контрактинга резко сократилось: раньше я легко находил одну-две заявки в неделю, а теперь ничего уже несколько месяцев. Похоже, с появлением ИИ люди больше не хотят нанимать разработчиков для своих пет-проектов. Интересно, есть ли независимые исследования, документирующие влияние ИИ на контрактную работу для разработчиков?
Я знаю, что это прозвучит негативно и, вероятно, слишком обобщённо, но... серьёзно, в чём именно LLM помогает вам, кроме чистой экономии времени — то есть реальной, новой работы? Я лично чувствую, что, хотя я не могу этого доказать, да и не хочу, LLM были намеренно кастрированы примерно с октября прошлого года. 4.5-4.6 Opus... Каждая компания деградировала свои модели либо намеренно, либо случайно (что, вероятно, хуже), и они не могут в этом признаться и будут газлайтить вас, если вы даже попытаетесь это признать... но по моим собственным экспериментам, LLM хуже, чем их отсутствие... Я не вижу, чтобы кто-то строил то, что они не могли бы сделать раньше... и я вижу вещи, которые не нужно было создавать... гораздо чаще... до такой степени, что я не могу вспомнить последнюю хорошую идею, которую я видел даже здесь (тогда как раньше здесь каждый месяц публиковались крутые идеи)... Я также не могу получить даже посредственный результат... Это буквально мусор — буквально конвейер от промпта до помойки... Claude — худший. Однозначно. Они деградировали каждую модель, начиная с 4.5... до такой степени, что 4.5 на момент выхода была однозначно лучше всего, что есть на рынке сегодня... за небольшую долю цены... и была в 10-100 раз быстрее... Итак... что мне нужно курить, какой наркотик заставит меня увидеть, что LLM работают? Мне нужно быть под кайфом... потому что на данный момент... использовать их оскорбительно... Claude буквально из кожи вон лезет, чтобы сделать всё возможное, лишь бы не делать то, что просили... и тратит 50 минут на размышления... для одного HTML-сайта... который выглядит как собачье дерьмо и который я мог бы написать вручную, используя готовые стили, примерно за 90 минут... так что... да... какие наркотики? Сколько? Как часто? Побочные эффекты?
Я задаюсь вопросом, почему мы не версионируем пользовательские интерфейсы так же, как версионируем API. Меня раздражает, когда сайты или приложения постоянно меняют свой интерфейс, и я не могу переключиться на старую версию. Я понимаю, что изменения неизбежны, но было бы более рационально предоставлять пользователям возможность выбора версии интерфейса.
Я задаюсь вопросом о скрытых проблемах в технологической/программной отрасли, которые обычно не обсуждаются. Какие неудобные истины существуют в индустрии в целом или в разработке программного обеспечения?
ИИ захватил индустрию, и это вызывает сопротивление. Я замечаю, что те, кто отказывается использовать ИИ, чувствуют превосходство, а те, кто использует, испытывают стыд. Я использую ИИ и чувствую себя продуктивнее, но мне стыдно в этом признаваться. Мне интересно, используют ли другие разработчики ИИ и комфортно ли им об этом говорить.
Мне кажется, что с появлением ИИ всё потеряло смысл. Новые релизы софта? Кому это интересно. Изучение новых концепций в CS? Всё равно. Всё уже сделано и приготовлено с помощью ИИ. Подготовка к следующему собеседованию? Работы, вероятно, через год уже не будет. Это как включить читы в игре: можно всё, но всё бессмысленно.
Я заметил, что в последнее время происходят частые сбои и проблемы. Хотелось бы получить информацию от тех, кто работает внутри, а не только корпоративные заявления. Мне интересно, почему эти проблемы продолжают случаться, и было бы полезно услышать реальную точку зрения.
С развитием ИИ, который выполняет большую часть работы, как нам, людям, сохранить интерес к жизни? Например, ИИ генерирует код и лишает разработчиков радости, которую они испытывали годами. ИИ создает анимационные видео, фильмы и книги, делая несчастными тех, кто зарабатывает на жизнь рисованием, потому что им это нравится. Если вы занимаетесь профессией, потому что она вам нравится, и получаете за это деньги, у вас есть все основания быть несчастным. Начинается ли золотой век для посредственных людей, которые используют ИИ-инструменты и вытесняют страстных профессионалов? Обречены ли творческие люди? Какие есть варианты? Похоже, жадность делает жизнь всех несчастной. Может быть, страстные люди продолжат заниматься своим делом «по старинке», но не смогут зарабатывать на жизнь или конкурировать с ИИ. Поделитесь своими мыслями.
GitHub в последние несколько месяцев постоянно испытывает сбои. Имеет ли смысл перейти на альтернативы?
Я заметил, что old.reddit.com теперь требует вход в систему для доступа. Раньше я мог просматривать старый интерфейс Reddit без учетной записи, но теперь сайт перенаправляет на страницу входа. Это раздражает, так как я предпочитаю старый дизайн. Кто-нибудь еще столкнулся с этой проблемой?
Я столкнулся с проблемой: сервис Claude выдает ошибку "Authentication service was unavailable." На их странице статуса нет обновлений, но на Downdetector уже есть сообщения о сбое. Интересно, что происходит и когда это будет исправлено?
Я переключил свои nameservers на Cloudflare, чтобы использовать R2 bucket для своего поддомена, и обнаружил, что Cloudflare незаметно внедрил JS-аналитику на мой сайт textlog.cc, который использует только HTML и не содержит JavaScript. Мне пришлось зайти в панель Analytics, добавить сайт и только потом отключить этот код. Я считаю такой подход навязчивым: подобные функции должны быть opt-in, а не opt-out. Хочу предупредить других, кто может не знать об этом.
Мы с коллегами всё чаще генерируем код с помощью агентов, и часть его действительно хороша, но многое — не очень. Я замечаю, что настоящий барьер качества теперь — это тщательное человеческое ревью, которое проверяет не только корректность, но и архитектурную целостность. Инструменты ИИ-ревью, такие как coderabbit, copilot или даже наведение Claude Code на PR, хорошо находят баги и стилистические недочёты, но хуже справляются с дублированием кода, перекрёстными связями модулей и нарушением разделения ответственности. Интерфейс PR на GitHub уже не справляется с объёмом ревью, особенно с учётом шума от агентских ревью и копипасты. Что вы используете для оптимизации человеческого ревью ИИ-кода?
Я задаю вопрос о текущей фазе хайпа вокруг LLM и одновременно хочу проверить реальность: насколько экономически оправдано для среднего разработчика не полагаться на LLM. Мы видим, как многие компании переходят от политики «использовать LLM для всего» к ограничению бюджетов и областей применения. Мне интересно, есть ли компании, которые решили, что генерация большего количества кода не приносит пользы, и вернулись к написанию кода вручную. Я не оцениваю достоинства или недостатки нового подхода, а просто хочу узнать, есть ли такие примеры.
Я никогда не изучал computer science, но большую часть жизни писал простой код, а теперь с помощью ИИ делаю это быстрее. Мне интересно, где лучше всего изучить фундаментальные основы программной инженерии.
Я считаю, что все ИИ могут и будут галлюцинировать. Меня минусуют за это утверждение, но никто не говорит, что я неправ, и не приводит источники. Возможно, всё сложнее? Пожалуйста, просветите меня.
Я хочу узнать, какие маленькие утилиты и CLI-инструменты люди используют ежедневно. Такие инструменты, как ripgrep, fzf и htop, сэкономили мне бесчисленные часы за эти годы. Какие небольшие утилиты вы используете ежедневно?
Я реверс-инженерил последнее настольное приложение Kimi Work просто ради интереса, я знаю, что я нерд. В любом случае, я нашел кое-что довольно тревожное: когда вы отправляете отчет обратной связи, оно прикрепляет 5 последних сессий к отчету без уведомления или предупреждения. Эти сессии могут содержать ЧТО УГОДНО, и вы понятия не имеете, что отправляете все это в Kimi. Я написал им, чтобы предупредить, но просто хотел сообщить вам, на случай если вы используете Kimi.
Я 20-летний студент колледжа, у которого недавно диагностировали серонегативную спондилоартропатию. За последние 3 года я пробовал приложения, бумажный журнал, Google Sheets и заметки, чтобы отслеживать и каталогизировать свой путь. Я всегда бросал в течение 2-4 недель и не вел точный учет. Это обычный опыт или мне просто нужно быть лучше в отслеживании? Есть ли уникальный способ, не основанный на привычке, отслеживать/каталогизировать/вспоминать? Я строю что-то для этого (частично поэтому я спрашиваю) - и если кто-то готов к более длительному разговору, я с радостью заплачу за ваше время!
Я использую Internet Archive для архивирования своей музыки (у меня более 300 альбомов). После DDoS-атаки 2024 года загрузка стала нестабильной, и мне приходится следить за каждым файлом, чтобы не получить ошибку 503. Я ищу бесплатный сервис с неограниченным объемом загрузок, похожий на Archive, где можно хранить музыку, книги и короткометражные фильмы. Или подскажите, как легко настроить собственный сервер.
За последние 2-3 года, в основном из-за AI, стало все сложнее и сложнее успевать за интересными статьями на HN. Как вы с этим справляетесь? Помимо простого решения все больше и больше игнорировать интересные вещи.
Я вспоминаю, как в детстве любил читать National Geographic и Club Nintendo в Боливии. Я хочу подписаться на физическое издание, чтобы получать новости или развлечения, но именно в бумажном виде. Я хочу замедлиться и сделать это моим маленьким утренним ритуалом, как мой отец читал газету.
Я считаю, что AI-пузырь переоценен, и предлагаю коллективно продать наши AI-акции и открыть шорт по Nvidia, чтобы лопнуть его. Я думаю, что люди лучше, чем AI, и что текущие оценки, такие как P/E Nvidia 34.47, неоправданно высоки. Я также обеспокоен воздействием AI-дата-центров на окружающую среду и качеством контента, генерируемого AI.
Я инженер-бакалавр, рассматриваю получение PhD с долгосрочной целью основания hard-tech стартапа. Я не определился с конкретной областью, но меня интересуют промышленная декарбонизация, горнодобыча/переработка минералов и передовые материалы. Я не уверен, какой тип PhD-лаборатории лучше подготовит меня: проблемно-ориентированная (например, как у Yet-Ming Chiang в MIT) или технологически-ориентированная (где коммерциализация происходит случайно). Советы онлайн противоречивы: одни говорят работать от проблемы, другие утверждают, что в deep tech часто нельзя форсировать научный прорыв, и большинство компаний основаны после случайного открытия. Pillar VC говорит, что большинство deep-tech компаний были технологически-ориентированными. Какой тип лаборатории выбрать?
Большая часть кода, над которым я работаю, предназначена для внутреннего использования в небольшой компании и для личных проектов. После болезненного опыта с ревью кода, где код переписывался несколько раз по причинам, которые часто казались произвольными, чтобы соответствовать чьему-то представлению о лучших практиках, я теперь в команде, где ревью кода в значительной степени автоматизировано. Я считаю, что Claude /review и /code-review бесценны и проводят более тщательное ревью, чем любой человек. Для тех, кто использует ИИ для написания большей части кода, есть ли у вас по-прежнему человек в цикле, который делает больше, чем выборочные проверки?
Мне кажется, что на Hacker News слишком много новостей об ИИ, и они заполонили главную страницу. Я понимаю, что людям нужна актуальная информация о моделях, ценах, производительности, самохостинге и законодательстве, но является ли это действительно хакерством или просто бизнес-новостями об ИИ? Может быть, пора перенести новости об ИИ в другое место? Было бы здорово, если бы разработчики Lisp/Arc из Y Combinator добавили фильтр для новостей об ИИ.