Используем DALL-E-3 для геймдева
DALL-E: "Draw a Vrubel-style painting of an indie game developer working on her game, like The Demon Seated. With the accent on Vrubel style."
Получил доступ к DALL-E-3, а значит можно повторить прошлогодний эксперимент и посмотреть что изменилось.
Фантазировать, искать новые направления пока не буду, повторим идеи и запросы из прошлогоднего поста.
Осторожно, много трафика — DALL-E отдаёт png файлы размером 1-2 мегабайта. Я их немного пожал, но пост всё равно будет тяжёлым.
Два примера overengineering из FastAPI
DALL-E: Vrubel painting: "demon of overengineering in software development"
Решил по-хитрому использовать contextvars в FastAPI и с первого захода налетел на странные архитектурные решения, которые, откровенно говоря, ограничивают и мешают делать красиво :-(
Пара слов о GitHub Сopilot
DALL-E: "Vrubel style painting of pair programming Robot + Human. An robot is writing code, a human is reviewing code".
Последние несколько недель использовал GitHub Сopilot, благо для Emacs есть плагин. Поделюсь впечатлениями.
Для справки, я уже лет 15 осознанно не использовал умное автодополнение. Всё моё автодополнение — это DynamicAbbreviations, по сути — дополнение написанного слова на основе словаря из открытых исходников.
Причина отказа такая: используя «умное» автодополнение (например, подсказку аттрибутов/методов объекта) перестаёшь понимать проект. Начинаешь на автомате брать предлагаемые варианты методов/переменных, не разбираясь что они конкретно делают и есть ли альтернатинвые варианты.
В краткосрочной перспективе отказ от автодополнения повышает нагрузку на человека (особенно на память) и замедляет работу, но в доглосрочной даёт глубокое понимание проекта, возможнсоть крутить его в голове как угодно, что с лихвой окупает потери на скорости в моменте. А поскольку я работаю только над долгими проектами, долгосрочная выгода важнее.
С Copilot я, похоже, вернуcь к умному автодополнению, в его более правильном варианте.
Итак, давайте посмотрим чего умеет и не умеет Copilot.
OpenAI Chat для геймдева
Vrubel-style painting of how a game designer work on game texts (c) DALL-E
Раз поигрался с DALL-E и смотрел предыдущие текстовые нейронки для Сказки, то надо и OpenAI Chat посмотреть.
Глубоко не копал, так как концептуально возможности и ограничения были понятны уже из экспериментов с DALL-E.
Приведу пример, как одну из следующих версий этой сетки можно будет использовать для Сказки.
Если вам интересны более детальные демонстрации и выводы, смотрите пост про DALL-E для геймдева.
Используем DALL-E для геймдева
DALL-E: "Vrubel-style painting of an indie game developer working on her game, like The Demon Seated."
Получил доступ к DALL-E и попробовал применить его к чему-нибудь полезному — геймдеву. В конце-концов, к чему ещё прикручивать процедурную генерацию.
Сначала тезисно расскажу об общих впечатлениях, а потом посмотрим для чего в геймдеве можно использовать этот инстрмент прямо сейчас. А для чего пока не получится.
Осторожно, много трафика — DALL-E отдаёт png файлы размером 1-2 мегабайта. Я немного пожал их, но качество старался сохранить на максимуме, поэтому картинки всё-равно тяжёлые.