QGIS полностью запрещает вклад, созданный с помощью AI

Есть что-то в геопространственной работе, что, похоже, ломает LLM. Я сталкивался с этим много раз с последними версиями и Fable, и Opus, и это классический кошмар — уверенно произнесённая, но неверная информация.

Вчера у меня была относительно тривиальная задача с использованием взвешивания по расстоянию для измерения величин, и Claude справлялся очень хорошо / но прямо в конце, несмотря на наличие метрики успеха и множества отличных результатов, соответствующих ей, Claude настаивал, что моя математика неверна и её нужно менять.

Когда я спросил почему и указал, что предложенная замена полностью обнулит взвешивание по расстоянию, он сразу согласился со мной и попросил записать об этом пятое воспоминание проекта.

Другие крупные вещи, в которых он склонен ошибаться без строгих ограничений, — это системы координат; и измерения, часто с преобразованиями туда-сюда между заданной национальной сеткой и широтой/долготой wgs84 способами, которые теряют изрядную долю точности; а затем кастомное кодирование аналогов haversine для измерения расстояния, которое иначе было бы простым вычитанием по координатам национальной сетки. Это озадачивает.

Почему все на HN постоянно выступают за AI? Это объективно хорошее изменение, потому что оно улучшит качество кода в долгосрочной перспективе.

Очередная аллергия на LLM.

Посмотрите на этот PR: https://github.com/qgis/QGIS/pull/67731/files

Изменение кода настолько простое, что Claude сегодня легко мог бы написать этот код. Как они узнают, что код написал LLM? Никак. И эта политика устареет как молоко: с каждым месяцем кодирующие LLM улучшаются. Станет ещё труднее «обнаружить» представленный материал, написанный LLM.

Лучшая политика в отношении LLM, которую я видел для open source проекта, — у Linux. Примерно так: вы можете использовать LLM, но вы полностью отвечаете за код, который она создаёт. Линус признаёт как плюсы, так и минусы LLM.

Думаю, это конец открытых вкладов — у мейнтейнеров и так слишком много на тарелке.

Плюс становится чрезвычайно редким найти контрибьютора, который экономит время, то есть может сделать лучше, чем сам мейнтейнер с помощью LLM и самостоятельной проверки.

Для тех, кто, как и я, понятия не имел, что такое QGIS: это свободная Географическая информационная система (GIS), то есть она занимается созданием, управлением, анализом, хранением и визуализацией геопространственной информации. Представьте (3D) карты и всё такое.

> QGIS пользуется доверием организаций, потому что они знают, что могут вносить вклад обратно, могут нанимать контрибьюторов для поддержки, обучения и функций. Как общественный проект, это то, что мы действительно хотим защитить

Ладно, значит, здесь есть финансовый мотив: они беспокоятся, что разрешение большего числа открытых вкладов уменьшит ценность их экспертизы и снизит их востребованность на рынке труда. Чтобы быть к ним справедливым, это, вероятно, правда.

Я реализовал свойства геометрии css для svg2 в resvg с помощью claude. Я знаю, что это работает, и прочитал относительно небольшой diff. Но я боюсь отправлять PR, потому что это может оскорбить энтузиаста артизанального крафтового свободного ПО. Полагаю, любой другой любитель AI, которому нужна эта функция, являющаяся стандартной функциональностью в svg2, просто сожжёт несколько токенов и сделает её сам, чтобы луддиты не разгромили фабрики.

В Plotly мы сталкиваемся с похожими проблемами. Мы делаем всё возможное, чтобы не отставать, но честно говоря, трудно не просто махнуть рукой на вклады случайных прохожих из сообщества. Описания проблем на три страницы, которые никто не вычитывал, никто, кроме бота, с кем можно связаться, когда мы пытаемся получить ответ, огромный объём правдоподобных, но слабых PR, съедающих время ревьюеров. И всё это пока у нас есть основная работа, на которой мы действительно хотим сосредоточиться, вместо того чтобы мержить очередное исправление бага, с которым, как мы полагаем, реально столкнулся только этот бот.

Мне бы очень хотелось узнать больше о процессе, который команда storytold использует для создания приложений Artcraft.

https://github.com/storytold

Они производят фантастическое количество программного обеспечения, и качество, похоже, выше, чем можно было бы ожидать при такой скорости разработки.