LLM-агенты возвращают моду на «сложные» языки: Rust и Zig снова в деле
Fast and Hard Code
Автор, давний программист на Rust, замечает сдвиг в индустрии: благодаря LLM выбор языка программирования стал менее значимым, и разработчики всё чаще выбирают «сложные» языки вроде Rust и Zig, а также осваивают такие технологии, как DWARF, eBPF и кастомные сетевые драйверы. Он связывает это с растущим спросом на быстрый и компактный код, а также с тем, что агенты на базе ИИ упрощают работу с низкоуровневыми инструментами. В качестве примеров приводятся Cloudflare Artifacts на чистом Zig и Vercel fx.
Если вам не нравится выбор, вы можете, как кажется, переписать это на другом языке и заставить его выбрать язык, с которым вы, как программист, совершенно не знакомы.
- CoolestBeans
Так я работаю над проектом на Rust, потому что у библиотеки, подходящей для этого дизайна, отличный Rust API и ужасный C API. Я слежу за Rust с дорелизных времен и никогда не считал, что на этом языке легко быть продуктивным, и дело не только в временах жизни и borrow checker. Поэтому я использую кодинг-агентов, чтобы пробираться. Проблема в том, что у меня нет ощущения, что хорошо, а что плохо, поэтому я не могу направить ИИ в другую сторону. И у ИИ, как выясняется, тоже нет. Так что я все еще двигаюсь очень и очень медленно. ИИ все еще не замена отсутствию опыта или знаний.
Лучшее, с чем я могу это сравнить, — это Аддералл (без назначенной причины для его приема). Вы когда-нибудь читали плотный текст и осознавали на середине страницы, что ничего не поняли? У меня возникает это неприятное ощущение в животе, и я возвращаюсь к последнему моменту, на котором действительно сосредоточился. Аддералл убирает это чувство, и я могу просто читать дальше. Но действительно ли я понимаю текст, или препарат просто поднимает фоновый уровень дофамина настолько, что я не чувствую упущенного понимания? Использование кодинг-агентов вызывает у меня те же ощущения. Я не чувствую трудностей при изучении нового, но я беспокоюсь, что пишу код, который никто не сможет исправить, даже ИИ.
В любом случае, я по умолчанию использую бесплатный чат-бот «в стиле ChatGPT». Он делает много ошибок и заставляет меня перепроверять все снова и снова.
- throwaway63467
Интересно, как люди могут так любить код, сгенерированный LLM, и в то же время находить прозу, сгенерированную LLM, отталкивающей. Качество кода, сгенерированного LLM, выше? Я бы подумал, что для обучения гораздо больше прозы, чем кода. Или дело в том, что нам все равно, потому что мы смотрим только на результаты этого кода? Может быть, люди выбирают Rust, потому что они все равно не поймут, что пишет LLM, так что меньше вины за написание плохого кода. То же самое для меня, если бы я читал на ассемблере: я думаю, что в основном могу понять, что он делает, но не могу оценить его качество. Но мне все равно, потому что я все равно никогда его не читаю и больше не спускаюсь на этот уровень абстракции. Вот что происходит, я думаю, с людьми, выбирающими Rust для кодинга с LLM: им все равно на код, потому что они все равно не могут его прочитать, и они больше не спускаются на его уровень абстракции для отладки, это делают только немногие специалисты, работающие над основами.