Opinionated

Давайте признаем — мы все заимствовали фрагменты кода с сайта Stack Overflow. Но когда GitHub Copilot от Microsoft делает это в промышленных масштабах, мы получаем юридическую драму, более жаркую, чем ошибка сегментации в продакшне. Возьмите попкорн, друзья — роботов привлекают к ответственности! Правовая ситуация (или: Как я научился не волноваться и полюбить DMCA) Текущий коллективный иск (Doe v. GitHub, Inc.) обвиняет в трёх нарушениях: Отмывание лицензий — предложения Copilot часто опускают оригинальное авторство....

Picture this: you’re building a doghouse. You wouldn’t call an architect, 3D-print titanium joints, or create separate teams for roof-tiling and tail-wagging detection systems. Yet in software, we often reach for microservices when a simple shed would do. Let’s explore when your project might actually yearn for the cozy simplicity of a monolith. The Monolith’s Sweet Spot: Green Light Scenarios Scenario 1: You’re building the digital equivalent of a lemonade stand...

Представьте: вы строите конуру для собаки. Вы не стали бы вызывать архитектора, создавать 3D-печать для титановых соединений или формировать отдельные команды для укладки крыши и систем обнаружения виляния хвостом. Однако в сфере программного обеспечения мы часто обращаемся к микросервисам, когда достаточно было бы простого сарая. Давайте рассмотрим случаи, когда ваш проект может действительно нуждаться в уютной простоте монолита. Идеальные сценарии использования монолита Сценарий 1: вы создаёте цифровую версию киоска с лимонадом....

Let’s start with a uncomfortable truth: that innocent-looking ChatGPT query box has a bigger appetite than a caffeinated grad student during finals week. While you’re asking it to explain quantum physics or generate cat memes, somewhere a server farm is guzzling energy like a Hummer at a gas station. But how bad is it really? Let’s crunch numbers like a climate-conscious accountant: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # grams daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Daily CO₂: {daily_emissions}g (That's {daily_emissions/1000}kg)") print(f"Annual CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}kg") calculate_ai_footprint(50) # Average user estimate Daily CO₂: 216....

Давайте начнём с неприятной правды: этот безобидный на вид чат-бот ChatGPT обладает большим аппетитом, чем студент магистратуры в период сессии, выпивший слишком много кофе. Пока вы просите его объяснить квантовую физику или создать мемы с котиками, где-то на серверах тратится энергия, как на заправке для «Хаммера». Но насколько это плохо на самом деле? Давайте посчитаем, как бухгалтер, заботящийся об экологии: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # грамм daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Ежедневное выделение CO₂: {daily_emissions} г (это {daily_emissions/1000} кг)") print(f"Годовое выделение CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}кг") calculate_ai_footprint(50) # Средняя оценка пользователя Ежедневное выделение CO₂: 216,0 г (это 0,216 кг) Годовое выделение CO₂: 78,84 кг Это 78 кг CO₂ в год — эквивалентно сжиганию 31 литра бензина....