Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Хотите убить даже нормальную канбан-доску? Поставьте дедлайн всему, объявите половину задач критическими, добавьте побольше полей — через пару недель команда будет обслуживать таск-трекер вместо работы. Я собрала семь способов довести канбан до абсурда — и семь способов откатить всё обратно.

PHP 7.4 / Laravel 8 / PostgreSQL 13

Проблема: импорт 50 тысяч строк занимал около 45 секунд.
Первое подозрение: база данных, INSERT, UPSERT, индексы, размер batch и количество запросов.
Реальность: бОльшая часть времени уходит на валидацию.

Мы начали разбираться, почему проверка нескольких десятков обычных полей на большом массиве данных оказалась значительно дороже самой записи в PostgreSQL. В итоге удалось сократить время валидации с 42,5 секунды до 0,65 секунды, а длительность всего job — примерно с 45 до 4 секунд.

В статье покажу, что именно оказалось узким местом, почему стандартный Laravel Validator оказался не самым подходящим инструментом для этого конкретного сценария и почему мы не стали от него отказываться.

Парень переустановил систему из-за трояна — и вернул заразу своими руками вместе с бэкапом: она пряталась в конфиге ИИ-агента, замаскированная под его же скилл. Скилл, история, статья с командой установки — всё это текст, который агент исполняет с вашими правами, а почти никто его не читает. Я перестала спрашивать «безопасен ли скилл» и начала спрашивать «что он умеет» — и собрала маленький open-source инструмент, который читает скилл за вас.

Привет, Хабр! Меня зовут Платон Малюгин, я разработчик в Garage Eight. Сегодня поговорим с вами об агентской разработке. Хотим мы этого или нет, ИИ меняет нашу работу и сами подходы к ней. Сгенерированный код может стать большой проблемой, а может, наоборот, усилить нас как технарей. Особенно это чувствуется внутри работающего продукта: агент опирается на существующий код, и любой костыль в нём тянется дальше — в новый результат.

Важно понять, что агенты могут кодить быстро, но только человек обладает насмотренностью и может адекватно оценить результат и улучшить его. Вот как это было у меня.

Первая часть этого материала рассказала о пути Nvidia от производителя видеокарт для игровых компьютеров до самой влиятельной корпорации мира. За последние несколько лет ее технологии изменили всю планету— теперь человечество вошло в эру искусственного интеллекта.

Однако для его развития нужны все новые ресурсы: огромные энергетические запасы, гигантские строительные площадки размером с целые города, но прежде всего — кремниевые чипы. Их нехватка может привести не только к исчезновению многих некогда крупных производителей комплектующих для ПК, но и видоизменить сам персональный компьютер. 

Многие считают, что это и есть план Nvidia. Так ли это на самом деле? Разберемся во второй части материала.