TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
commit -m "better"

6 Jun, 21:27

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

#LLM позволяют автоматизировать то, что раньше было автоматизировать невыгодно.

Я уже несколько раз про это писал в цикле #lab, #homelab, но вот вам еще две истории:

Одна программа проводила 20% всего CPU time в работе с map. Попросил LLM показать, в каких строчках кода чаще всего происходит обращение к map, с точностью до операции. LLM ответила, что можно сделать по профилю, но нужной точности не получить.

Я немножко подумал, и велел ей написать AST трансформацию кода, которая бы пропустила каждый access через wrapper, а враппер уже бы получил source location, и просто заинкрементил счетчик.

Вот, пожалуйста - https://github.com/pg83/ay/blob/master/probe_mapinstr.go. Сразу же нашли узкое место, и оптимизировали его.

Стал бы я так заморачиваться год назад? Да ни в жисть.

И вторая история, очень похожая.

У меня есть стайлгайд для go, https://github.com/pg83/ay/blob/master/STYLE.md, я его копирую из проекта в проект. Понятно дело, что LLM иногда промахиваются, и я попросил ее написать какую-нить настройку для существующего стайлера.

На что получил ответ "никто так не умеет".

На что я велел взять, и написать стайлер "под проект" - https://github.com/pg83/ay/blob/master/refac.go, больше 1000 строк кода.

Опять же, не представляю, что стал бы так заморачиваться год назад.

Мораль? Нет ее!
ay/probe_mapinstr.go at master · pg83/ay
Contribute to pg83/ay development by creating an account on GitHub.

2.4k 1 24 21 54
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot