Я и «умный» GUI в IDE

Updated: Этот пост написан до появления Copilot. Моё мнение о Copilot в отдельном посте.

В комментарии к модной типизации в Python мне обоснованно указали, что я не рассмотрел использование типов для помощи IDE. В частности, для автодополнения и подсказок.

Это действительно хороший повод для использования типов. Но в моей картине мира и в моём окружении разработчика подобные «умные» штуки находятся где-то на периферии полезности. Поэтому я о них периодически не помню.

Собственно году в 2010 я отказался от «умных» версий того же автодополнения и не жалею. В то же время, мои периодические порывы сменить Emacs на крутую современную IDE во многом вызваны как раз желанием проверить, не сделали ли наконец нормальный программистский CAD с действительно крутыми помощниками. Пока не сделали, так что сижу на Emacs :-)

Я ни разу не хейтер IDE. Просто не использую те фичи, для которых IDE ставят — не вижу от них существенного профита для себя на текущем уровне развития софта.

На сколько я знаю, моя позиция не распространена, поэтому расскажу про её логику подробнее.

Далее

Минидрама: Python, C, Rust, криптография и Gentoo

Новость с деталями.

1. Часть кода популярной Python криптобиблиотеки переписали на Rust.
2. Сломалось CI у кучи людей.
3. Дополнительно сломалось чегой-то в пакетном менеджере Gentoo.
4. Изменения незаметили, так как… ну кто следит за криптолибами? Их просто ставят.
5. Все думали, что cryptography следует semantic versioning, оказалось, что нет :-D

В итоге:

• Разработчики сказали, что откатывать Rust взад не будут — это более кошерный язык для криптографии, чем C.
• Gentoo оказалась не так уж и поломана — зависимость оказалась ненужной, но осадочек остался.
• Люди с CI поплакали, но донастроили что надо было донастроить, и вернулись к своим делам.

Соль драмы в том, Gentoo поддерживает часть архитектур, которые не умеют в Rust. Одновременно Gentoo сильно зависит от Python. В этот раз пуля пролетела мимо, но возникли опасения, что Rust будет всё активнее использоваться к инфраструктуре Python. и в какой-то момент станет необходимой зависимостью. Что в этом случае случится с поддержкой минорных архитектур не ясно.

Далее

Google стал Visionary Sponsor для Python

Новость в блоге PSF.

Не знаю что в PSF понимают под Visionary, но ничего хорошего такое визионерство языку не несёт. Конечно, если оно вообще что-то несёт. Но не вижу смысла продавливать отдельный термин для простого спонсорства — вряд ли PSF сама выбрала такую формулировку.

Цели, задачи, потребности корпорации планетарного масштаба принципиально отличаются от целей, задач и потребностей рядовых пользователей языка. Я даже не знаю как это оспорить можно. Я уже писал на тему целей Google при разработке Go в эссе о типизации в Python.

Своим текущим состоянием: идеологией, возможностями, распространённостью Python обязан в первую очередь рядовым пользователям, не Google.

В частности, одно из очевидных противоречий — вопрос гибкости и контролируемости кода.

Далее

Системное мышление на практике

Спросили, использовал ли я системное мышление в реальной жизни и как оно мне помогло. А вот и не знаю, использовал ли :-)

Конечно знаю: использовал, помогло. Но чтобы ответить подробнее надо больше строк.

Есть несколько нюансов, которые усложняют ответ.

Во-первых, термины «система», «системное» перегружены значениями. Особенно в русском языке. В непрофессиональном контексте они имеют очень широкую трактовку, а профессионалы не горят желанием формализировать понятия. Особенно в рунете. В англоязычной среде дела идут лучше, но я бы не сказал, что на много.

Во-вторых, «системное мышление», «системная инженерия» — это мемплексы — наборы мемов-практик. Если я использую 2 практики из 10 — я использую мемплекс? А если 51 из 100? Кто вообще определяет входит практика в мемплекс или нет?

Использовать системную инженерию то же самое, как использовать гибкие методологии разработки. В том или ином виде их все используют, но в разных вариантах и с разным успехом. Эталонный agile вы вряд ли встретите, как и эталонную системную инженерию.

Поэтому отвечу сразу для нескольких контекстов.

Далее

Больше новостей о процедурной генерации

На этот раз Open AI рассказали о новой нейронке (на русском) а-ля GPT-3, но для изображений. Пример её работы можно видеть на заглавной картинке. Изображения сформированы для фразы «A capybara made of voxels sitting in a field» (капибара из вокселей, которая сидит в поле).

На странице с анонсом можно посмотреть другие примеры работ, включая разные способы изображения (3D рендер, изометрию, низкополигональные модели, etc).

Результаты, конечно, кривоваты. Но, надо учесть два нюанса:

• Это первый подход к подобной архитектуре с подобными деньгами.
• Это сеть общего назначения, не натасканная на геймдев.

А вот если бы её допилить, специализировать на фэнтези, да подключить к Сказке… Но у меня столько денег нет :-) А у кого-нибудь обязательно найдутся.

Постепенно вырисовывается новый пайплайн для арта:

• нейронка для постановки задания;
• нейронка для генерации контента;
• нейронка для устранения неточностей на картинке;
• нейронка для стилизации;
• нейронка для вылизывания;
• нейронка для выделения 3D меша;
• нейронка для оптимизации меша;
• нейронка для анимации;

Интеграция контента, позиционирование камер, цвет, свет, звук и прочее — тоже нейронки. Ну вы поняли :-D

Товарищи, которые научатся делать эти лопаты, сорвут большой куш.