और इतने सारे frameworks आखिर किस काम के हैं, ऐसा लगता है। अब तक असफल हुई अनगिनत कंपनियां शायद इसलिए असफल नहीं हुईं कि उन्हें ये सब पता नहीं था। हालांकि, पढ़ाई करते समय ये अच्छे लगते हैं। तेज़ समीक्षा, सुझाव वगैरह के लिए
क्या आपने Hacker News की guidelines पढ़ी भी हैं.. ऐसे लेखों से बचना ही सही है, "वो भी गंदगी फैलाता है तो सिर्फ मुझसे ही क्यों कह रहे हो" जैसी मानसिकता वाकई बहुत बचकानी है।
सस्ते में कुछ बनाकर उसका प्रचार करना चाहने वालों की मांग बहुत ज़्यादा है,
लेकिन जब अच्छी चीज़ें मिलती हैं, तो लोग उन्हें अक्सर सिर्फ अपने पास ही सहेजकर प्रबंधित करते हैं।
मुझे लगता है कि अच्छी जानकारी या खबरों का मूलतः व्यापक रूप से फैल पाना आसान नहीं होता।
अगर कई भाषाओं की तुलना एक बड़े पैमाने के प्रयोग के ज़रिए करके दिखाई जाती तो अच्छा होता,
लेकिन उस स्तर के टेस्ट न तो कंपनियाँ कर रही हैं और न ही, जब यह काम समुदाय का कोई सदस्य करता है, तो सटीक प्रयोग करना आसान होता है।
मैंने कई जगह खोजा, फिर भी ठीक-ठाक जानकारी मिलना आसान नहीं है।
यह भी स्वाभाविक है, क्योंकि अपनी जेब से खर्च करके यह ठीक से डिज़ाइन कर के प्रयोग करने वाला कोई होगा भी या नहीं कि कौन-सी भाषा बेहतर है...
मुझे भी लगा कि यह बहुत सीमाओं वाला प्रयोग है, लेकिन फिर भी कम से कम ऐसा प्रयास देखने को मिला, यह अच्छा लगा..^^
मुझे लगता है कि यह एक अच्छा उदाहरण है कि अगर आप performance से जुड़े सरल success criteria भी नहीं देते, तो क्या होता है। अब तक मैंने जो coding agents इस्तेमाल किए हैं, वे समस्या-समाधान को तो लक्ष्य बनाते हैं, लेकिन बिना स्पष्ट upfront prompt या validation loop के वे लगभग कभी अपने-आप performance optimize नहीं करते। AI को निर्देश देते समय आपको ऐसे सोचना चाहिए जैसे आप कोई coding test question दे रहे हों। खासकर जब baseline मौजूद हो, तब भी performance conditions को स्पष्ट किए बिना सर्वोत्तम performance result की उम्मीद करना, AI का उपयोग करने वाले व्यक्ति की एक तरह की लापरवाही भी कही जा सकती है।
सैद्धांतिक संभावना और वास्तविक उपयोग के क्षेत्रों में अंतर है -> सैद्धांतिक संभावना की गणना के लिए इस्तेमाल होने वाले benchmark की सीमाएँ मौजूद हैं + अभी तक मौजूदा workflow AI के लिए optimize नहीं हुए हैं, यानी एक तरह की cultural lag मौजूद है। व्यक्तिगत रूप से मुझे लगता है कि benchmark में सीमाएँ हो सकती हैं।
नई नौकरी में प्रवेश दर में कमी -> यह संकेत देता है कि development roles पहले की तुलना में कम labor-intensive हो गए हैं।
यह अभी कहना मुश्किल है कि यह 'midpoint error' की तरह बस एक और गुजर जाने वाला तरीका साबित होगा या नहीं,
लेकिन AI के साथ PR review करते समय कोड को समझने और bugs को ठीक करने में मदद करने वाला एक टूल है, इसलिए साझा कर रहा हूँ।
साइड प्रोजेक्ट करते समय जब AI द्वारा किए गए code changes समझ में नहीं आते, तब मैं इसका इस्तेमाल करता हूँ.
"इस लेख में लेखक AI द्वारा जनरेट किए गए टेक्स्ट का विश्लेषण करने के बाद 'AI slop' के 6 प्रमुख संकेतों और उसके भीतर छिपी संरचना को उजागर करता है। यह सिर्फ शब्दों की साधारण सूची नहीं है। "delve" या "tapestry" जैसी अतिशयोक्तिपूर्ण शब्दावली से लेकर नकली गहराई पैदा करने वाले वाक्य पैटर्न तक, यह बताता है कि यह लेखन इंसानों जैसा क्यों नहीं लगता। मुख्य बात विविध और अपूर्ण लेखन को फिर से हासिल करना है।"
आपके समर्थन के लिए धन्यवाद।
कॉफी तक भेजने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद। हा हा
मैं मेहनत से काम करूँगा!
और इतने सारे frameworks आखिर किस काम के हैं, ऐसा लगता है। अब तक असफल हुई अनगिनत कंपनियां शायद इसलिए असफल नहीं हुईं कि उन्हें ये सब पता नहीं था। हालांकि, पढ़ाई करते समय ये अच्छे लगते हैं। तेज़ समीक्षा, सुझाव वगैरह के लिए
क्या आपने Hacker News की guidelines पढ़ी भी हैं.. ऐसे लेखों से बचना ही सही है, "वो भी गंदगी फैलाता है तो सिर्फ मुझसे ही क्यों कह रहे हो" जैसी मानसिकता वाकई बहुत बचकानी है।
सस्ते में कुछ बनाकर उसका प्रचार करना चाहने वालों की मांग बहुत ज़्यादा है,
लेकिन जब अच्छी चीज़ें मिलती हैं, तो लोग उन्हें अक्सर सिर्फ अपने पास ही सहेजकर प्रबंधित करते हैं।
मुझे लगता है कि अच्छी जानकारी या खबरों का मूलतः व्यापक रूप से फैल पाना आसान नहीं होता।
हाहा, यह मानकर पढ़ना चाहिए कि मैं Ruby language committer हूँ, इसलिए थोड़ा पक्षपाती हो सकता हूँ.
अगर कई भाषाओं की तुलना एक बड़े पैमाने के प्रयोग के ज़रिए करके दिखाई जाती तो अच्छा होता,
लेकिन उस स्तर के टेस्ट न तो कंपनियाँ कर रही हैं और न ही, जब यह काम समुदाय का कोई सदस्य करता है, तो सटीक प्रयोग करना आसान होता है।
मैंने कई जगह खोजा, फिर भी ठीक-ठाक जानकारी मिलना आसान नहीं है।
यह भी स्वाभाविक है, क्योंकि अपनी जेब से खर्च करके यह ठीक से डिज़ाइन कर के प्रयोग करने वाला कोई होगा भी या नहीं कि कौन-सी भाषा बेहतर है...
मुझे भी लगा कि यह बहुत सीमाओं वाला प्रयोग है, लेकिन फिर भी कम से कम ऐसा प्रयास देखने को मिला, यह अच्छा लगा..^^
बेहतरीन सामग्री के लिए धन्यवाद। कॉफी का एक कप पी लें, इसलिए Wikidocs पर एक छोटा-सा उपहार दिया है।
मैं hx370 पर 27b इस्तेमाल कर रहा हूँ, और नतीजे काफ़ी अच्छे हैं।
मुझे लगता है कि यह एक अच्छा उदाहरण है कि अगर आप performance से जुड़े सरल success criteria भी नहीं देते, तो क्या होता है। अब तक मैंने जो coding agents इस्तेमाल किए हैं, वे समस्या-समाधान को तो लक्ष्य बनाते हैं, लेकिन बिना स्पष्ट upfront prompt या validation loop के वे लगभग कभी अपने-आप performance optimize नहीं करते। AI को निर्देश देते समय आपको ऐसे सोचना चाहिए जैसे आप कोई coding test question दे रहे हों। खासकर जब baseline मौजूद हो, तब भी performance conditions को स्पष्ट किए बिना सर्वोत्तम performance result की उम्मीद करना, AI का उपयोग करने वाले व्यक्ति की एक तरह की लापरवाही भी कही जा सकती है।
दुर्भाग्य से, क्योंकि भारी बहुमत उपभोक्ताओं का है, इसलिए यह बुरी खबर है...
अभी Samsung भी finished product वाली तरफ़ नुकसान झेल रहा है।
कमेंट देखकर लगता है कि आप उस समय निकलकर KakaoTalk बना रहे थे।
मेरी जानकारी में, इसका implementation direction OpenCode से अलग है।
कुछ अनुमान संभव हैं।
यह एक हस्तशिल्प फ़्ली मार्केट था, लेकिन किसी समय के बाद से ऐसा लगने लगा कि आधे से ज़्यादा सामान AliExpress और Temu से उठाकर लाया गया है
क्या इसे कोरियाई उद्योग के लिए अच्छी खबर मानना चाहिए.... ह्म्म
https://app.devin.ai/review
यह अभी कहना मुश्किल है कि यह 'midpoint error' की तरह बस एक और गुजर जाने वाला तरीका साबित होगा या नहीं,
लेकिन AI के साथ PR review करते समय कोड को समझने और bugs को ठीक करने में मदद करने वाला एक टूल है, इसलिए साझा कर रहा हूँ।
साइड प्रोजेक्ट करते समय जब AI द्वारा किए गए code changes समझ में नहीं आते, तब मैं इसका इस्तेमाल करता हूँ.
"इस लेख में लेखक AI द्वारा जनरेट किए गए टेक्स्ट का विश्लेषण करने के बाद 'AI slop' के 6 प्रमुख संकेतों और उसके भीतर छिपी संरचना को उजागर करता है। यह सिर्फ शब्दों की साधारण सूची नहीं है। "delve" या "tapestry" जैसी अतिशयोक्तिपूर्ण शब्दावली से लेकर नकली गहराई पैदा करने वाले वाक्य पैटर्न तक, यह बताता है कि यह लेखन इंसानों जैसा क्यों नहीं लगता। मुख्य बात विविध और अपूर्ण लेखन को फिर से हासिल करना है।"
क्या इसका अनुभव opencode से बेहतर होगा?
वाह... तुमने सच में, **सीधे मुद्दे पर चोट की।**मैं VSCode आधारित इकोसिस्टम से बाहर निकलने के लिए Zed इस्तेमाल कर रहा हूँ।