Opinionated

Let me tell you a secret: design systems are like fast food. They’re convenient, consistent, and great for 80% of cases. But sometimes… you just need a gourmet burger. 🍔 (Hold the pickles, extra existential crisis.) Design Systems: The Good, The Bad, and The Cookie-Cutter Modern design systems are fantastic at: Rapid prototyping (perfect for MVP phases) Enforcing consistency across teams (no more 37 shades of “brand blue”) Reducing decision fatigue for junior developers But here’s the rub from personal experience: They punish originality....

Вот перевод статьи на русский язык: Давайте я открою вам секрет: системы дизайна похожи на фастфуд. Они удобны, последовательны и отлично подходят для 80% случаев. Но иногда… вам просто нужен изысканный бургер. 🍔 (Без огурцов, добавить экзистенциальный кризис.) Системы дизайна: хорошее, плохое и шаблонное Современные системы дизайна отлично справляются с: Быстрым прототипированием (идеально для этапов MVP) Обеспечением единообразия в работе команд (больше никаких 37 оттенков «фирменного синего») Снижением усталости от принятия решений у младших разработчиков Но вот в чём загвоздок из личного опыта: они наказывают оригинальность....

Let me tell you about the time I trained a neural network to judge Halloween costumes - it kept recommending “corporate drone” as the scariest outfit. Turns out our AI systems aren’t just afraid of creativity, they’re replicating our worst human biases at scale. Welcome to the haunted house of automated hiring, where resume-scanning algorithms might be more prejudiced than your weird uncle at Thanksgiving dinner. How Bias Sneaks Into the Bytecode AI hiring tools don’t wake up one morning deciding to discriminate - they learn it the hard way, like baby parrots mimicking our worst language....

Позвольте мне рассказать вам о том, как я тренировал нейронную сеть для оценки костюмов на Хэллоуин — она постоянно рекомендовала «корпоративного дроида» как самый страшный наряд. Оказывается, наши системы искусственного интеллекта не просто боятся творчества, они воспроизводят худшие человеческие предубеждения в больших масштабах. Добро пожаловать в дом с привидениями автоматизированного найма, где алгоритмы сканирования резюме могут быть более предвзятыми, чем ваш странный дядя на праздничном обеде в День благодарения. Как предвзятость проникает в байт-код Инструменты найма с использованием ИИ не просыпаются однажды утром с решением проводить дискриминацию — они усваивают это тяжёлым путём, как маленькие попугаи, подражающие нашему худшему языку....

Picture this: You’ve just spent 3 days automating your deployment pipeline. The script is 842 lines of YAML spaghetti. It breaks on Sundays. Your CI/CD system now needs therapy. Welcome to automation theater - where we solve problems we created by buying more keyboards. # The moment you realize automation isn't magic def should_automate(task): time_saved = estimate_time(task) setup_cost = random.randint(100, 500) # Because who actually tracks this? return (time_saved > setup_cost) and ("boss asked for it" in sys....