LINUX.ORG.RU

Куда двигаться дальше, если попробовал много языков, но нигде не смог углубиться?

 


0

1

Всем привет. Нужен совет, потому что немного запутался с тем, куда двигаться дальше.

За последние несколько лет я пробовал изучать Python, Java, C#, C, C++, Go и JavaScript. Везде получил какие-то базовые знания, где-то чуть больше, где-то меньше, но ни на одном языке так и не задержался надолго. В итоге у меня получилась довольно разрозненная база и ощущение, что я постоянно начинаю что-то новое, но никуда это не довожу.

Сейчас хочется наконец выбрать одно направление и уже нормально в него углубиться, а не изучать очередной язык несколько недель, после чего переключаться на другой.

Больше всего меня сейчас тянет в сторону C/C++, системного программирования, устройства компьютеров, ОС, компиляторов, возможно сетей или чего-то подобного. При этом я понимаю, что в C++ у меня есть большие пробелы, несмотря на то, что я уже несколько раз пытался его изучать.

Поэтому вопрос к тем, кто уже прошёл этот этап: как бы вы выстроили обучение в моей ситуации? Стоит ли сейчас остановиться на C++ и сначала системно закрыть пробелы, а потом идти в системщину? Или лучше выбрать конкретный большой проект и изучать всё необходимое по ходу?

И ещё более общий вопрос: есть ли смысл вообще продолжать пытаться идти в программирование, если я столько раз начинал разные языки и ни на одном не смог надолго задержаться? Может быть, мне стоит попробовать другое направление, а не продолжать бесконечно искать «своё» в программировании?**

Буду особенно благодарен за советы не в стиле «учи X, потому что он востребован», а за личный опыт: как вы сами наконец выбрали направление, перестали метаться между технологиями и поняли, что хотите заниматься именно этим.

Если есть конкретные книги, курсы или проекты, которые хорошо подходят для перехода от разрозненных знаний к нормальному фундаменту, тоже буду благодарен.

Мне кажется, правильнее заниматься тем, чем нравится, прям брать и делать и пофиг на опыт. Если бесконечно что-то изучать, то практический опыт не появится и описанная проблема будет существовать и дальше. Тут реально решает практика. Просто или самому что-то такое писать, или попытаться влезть в какие-нибудь не очень большие опенсорс-проекты, которым нужны коммиттеры. В крупные не пустят, там ревью и требования как правило очень жёсткие, а во что-то небольшое с политиками попроще вполне реально.

sdnvx
()
Ответ на: комментарий от sdnvx

Да, честно я уже не знаю что мне интересно, я понимаю это проблема во мне, я перепробовал такую кучу что теперь каша в голове, а начинать повторно один из языков этих не хочется что-ли.

zagran_passport
() автор топика
Ответ на: комментарий от zagran_passport

А, если не секрет, в чём был смысл пробовать столько всего? Вопрос без подкола, я хочу понять вашу логику и возможно что-то лучше подсказать

sdnvx
()
Ответ на: комментарий от sdnvx

А, если не секрет, в чём был смысл пробовать столько всего? Вопрос без подкола, я хочу понять вашу логику и возможно что-то лучше подсказать

Возможно, это зависело от изменения интересов. Мне просто 20 лет, и всё это время мне хотелось писать какие-то проекты на C. Например, под ESP пытался писать, пытался делать что-то на Java, делал Minecraft-сервер со самописными плагинами и бэкендом для взаимодействия сервера с сайтом на JS. Пытался делать красивые сайты, занимался фронтендом, писал Windows-приложения на C#, пробовал Go.А C++ — это очередная попытка зайти в программирование. Уже просто от безысходности начал несколько раз пытаться. Как-то так получается, что спустя три года я всё ещё сижу практически в нуле.

zagran_passport
() автор топика
Ответ на: комментарий от zagran_passport

Тут реально решает только практика, причем практика за деньги. Самое разумное, что можно посоветовать, наверное - это устроиться на стажировку с какой-нибудь вменяемой и интересной для себя технологии. Go кстати нынче популярен и вполне неплох, в C++ влезать это сразу к BDSM-мастеру 85 lvl на андреевский крест и с крюком в заднице :)

sdnvx
()

Больше всего меня сейчас тянет в сторону C/C++, системного программирования, устройства компьютеров, ОС, компиляторов, возможно сетей или чего-то подобного.

Очень хорошее направление!

понимаю, что в C++ у меня есть большие пробелы

Не беда! C++ там и не нужен, нужен раст Си, а его изучить намного проще, тем более что ты уже начал.

И ещё более общий вопрос: есть ли смысл вообще продолжать пытаться идти в программирование, если я столько раз начинал разные языки и ни на одном не смог надолго задержаться?

По тем данным, что ты сообщил, на этот вопрос ответить невозможно. Совершенно неизвестно, из каких психологических причин ты прыгаешь по языкам.

Буду особенно благодарен за советы не в стиле «учи X, потому что он востребован», а за личный опыт: как вы сами наконец выбрали направление, перестали метаться между технологиями и поняли, что хотите заниматься именно этим.

Я вроде никогда и не метался. Сначала использовал Паскаль (чему научили в дошкольном возрасте), дополняя его уже самостоятельно изученным ассемблером, затем познакомился с Си (просто нашёл дома книжку по нему и было интересно её почитать), но мотивации на него переходить долго не было. Затем, когда стал активнее использовать винду вместо доса и понадобилось что-то сделать для её гуи, пришло понимание что её нативный язык - Си, а Паскаль-компилятора для неё у меня даже не было, поэтому все проги под винду пришлось писать уже на Си, ну и в дальнейшем для Линукса тоже Си.

На конкретно вопрос «как не метаться», если обобщить, ответ такой: на новые языки смотри всерьёз только тогда, когда они тебе потребуются для чего-то нужного прямо сейчас (то есть у тебя есть задача, ты понимаешь что для неё требуется язык X - идёшь в нём разбираться). Просто изучать ради изучения - не надо, можно потратить 1-2 дня на краткое ознакомление для общего интереса, но не более.

firkax ★★★★★
()
Последнее исправление: firkax (всего исправлений: 2)

Двигайся в сторону: «Я не хочу сдохнуть под забором от голода, а для этого надо работать»

LightDiver ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от zagran_passport

После 40-50 тысяч строк кода, написанного вручную, эта каша проходит и начинаешь читать писать как на родном. Практического кода. И какой язык уже не так важно становится.

Нравится, не нравится - это вообще не имеет смысла. Язык тоже. Пишешь то и на том, что требуется сейчас практически.

Ау! Ты не языки должен изучать, а программирование. Языки это вообще самая минимальная база, на что уходят самое малое время и силы. Программирование - это паттерны и архитектура, а языки все состоят из одинаковых кирпичиков, которыми эти паттерны и архитектуру можно реализовать.

Если тебе это не интересно, может ну его нафиг это программирование?

LightDiver ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от zagran_passport

Пытался пытался. Делай то, что будет кем то использоваться на практике. Желательно не только тобой.

LightDiver ★★★★★
()

Как верно заметили, реальный опыт приходит с появлением реальных задач. В идеале устроиться на работу за деньги. Чуть менее идеально на бесплатную работу. Ещё менее идеально опенсорс. Или свой проект. На крайняк есть сайты с задачками хакер ранк, или как там. Можно потренироваться на кошечках.

Ну и база - это не языки, а алгоритмы и структуры данных. На степике хороший курс был.

Что до моей истории, я вкатун и поначалу даже не помышлял о программировании. Дело было так: в школе я как и все учил Паскаль. Потом, в институте, мне стало интересно, как выглядят современных языки я выучил Питон (тогда я ещё не помышлял о профессии, просто любопытно было). Потом я осознал себя программистом и стал смотреть, что же делать. Выбор пал на Питон по понятым причинам: относительно простой и знакомый, на нём много работы (о которой мы сейчас не говорим). И вот я здесь!

Конечно, смотрел и другие языки, в моём случае пхп и жс, но они эстетически не нравились и как-то пронесло. Как бы смешно ни звучало, но я знал, что буду писать на Питоне. Вот так.

Так что ставишь цель и плывёшь к ней.

bbc69
()

leetcode

вот по каждому из тобой пройденных(по касательной и почти мимо) Python, Java, C#, C, C++, Go и JavaScript.

проботай все easy для осочуствования о чём ты ваще

ну а потом ремеслуй професию помня что структуры данных и алгосы это синонимы если память и время синонимы а иначе распад универсального взаимодействия на 4(5?) фундаментальных и сд и а менеждерам буквально вредны

qulinxao3 ★☆
()
Ответ на: комментарий от LightDiver

И какой язык уже не так важно становится.

ну писать на фортране можно в любом синтаксисе (upd : even in lisp apl forth)

и да индустриальные языки инструментально сходимы в «мультипарадигму» «шмяк шмяк и в прод»

о этого было бомбически когда речекряки противомосляли структурное программирование и ооп которое сд + атд + модульность через наследование

qulinxao3 ★☆
()
Последнее исправление: qulinxao3 (всего исправлений: 3)

Везде получил какие-то базовые знания

Сейчас этого хватит.

Придумываешь то что хочешь написать, подключаешь ИИ и вперед, по ходу разберешься и изучишь код дальше.

ИИ запускаешь прям локально (ну можно и через чатик но думаю это не удобно). Для написания с изучением хватит обычного компа с какой нибудь видюхой с 4Гб видео памяти.

А если кто пишет что для локальной ИИ нужно 128ГБ видео памяти и т.д. так это не для написание и изучения кода это когда ИИ все за тебя сам делает, это другое.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

…заходишь в тупик, бросаешь к хренам все и начинаешь переписывать заново с нуля, но на этот раз точно правильно!

Я вот в четвертый раз начал… На этот рах точно точно будет правильно!

Но первые две версии были в принципе и без ИИшки так что тут не в ней дело.

LightDiver ★★★★★
()
Последнее исправление: LightDiver (всего исправлений: 1)

пожанглируй на количество обычный «душ» - сообщи на сколько предметов(и отсчётов) тебя хватило

qulinxao3 ★☆
()
Последнее исправление: qulinxao3 (всего исправлений: 1)

иишница(бюджетная и общедоступная - лживая ровно по этим же причинам):

Предметов (n)Каскад / Фонтан (Число людей)Эквивалент IQ (по редкости Каскада)Стиль Душ / Shower (Число людей)Эквивалент IQ (по редкости Душа)
3~1 600 000 000 (20%)~113 (Выше среднего)~120 000 000 (1.5%)~133 (Уровень Mensa)
4~160 000 000 (2%)~131 (Порог одарённости)~2 500 000 (0.03%)~151 (Высокая гениальность)
5~800 000 (0.01%)~156 (Уровень Эйнштейна)~6 000 (1 на 1.3 млн)~172 (1 на миллион)
6~50 000 (1 на 160 тыс.)~165 (Выдающийся гений)~350 (1 на 23 млн)~180 (Экстремальный интеллект)
7~10 000 (1 на 800 тыс.)~171~25 (1 на 320 млн)~187 (Уровень Ньютона)
8~1 000 (1 на 8 млн)~1771–3 человека (1 на 4 млрд)~193+ (Предел измерений)
9+~500 (1 на 16 млн)~179 (Редчайший разум)0 человекN/A (Абсолютный физический тупик)
Предметов (n)Ожидаемый % населения (Реальный мир)Абсолютное число людей сейчасПочему так мало? (Главный барьер)
3 предмета~1.5% – 2%~120 – 160 млнУгасание навыка: 90% тех, кто умел в детстве или юности, полностью потеряли мышечную память без регулярной практики.
4 предмета~0.05%~4 млнРазделение полушарий: Требуется разорвать синхронность рук. Мозг должен одновременно вести два изолированных процесса (по 2 мяча в каждой руке). Большинство сдается на этом этапе из-за отсутствия явной мотивации.
5 предметов~0.0005%~40 000Тахистоскопический барьер: Скорость бросков возрастает до ~150 мс. Глаза физически не успевают следить за мячами, мозг обязан полностью перейти на периферическое зрение и слепую интуицию. Требует месяцев ежедневных тренировок.
6 предметов~0.00006%~5 000Предел асинхронной плотности: Физический потолок для большинства профессиональных цирковых артистов общего профиля. Траектории становятся настолько плотными, что малейшая микросекундная ошибка ведет к столкновению предметов.
7 предметов~0.00001%~800Анатомический лимит: Скорость сокращения мышц и сухожилий обычного человека упирается в предел. Требуются годы узконаправленной фанатичной специализации и идеальные антропометрические данные.
8+ предметов< 0.000001%~50 – 70 человекРесурсный тупик: Уровень единичных мировых рекордсменов и элиты жонглирования. Требует принесения в жертву всех остальных сфер жизни ради тысяч часов тренировок на грани человеческих возможностей.
qulinxao3 ★☆
()
Последнее исправление: qulinxao3 (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от Dimez

Ты так и будешь на каждый вопрос по аккаунту заводить?

Ну не может человек углубиться. В т.ч. в ведение одного аккаунта)

frunobulax ★★★★★
()

Надо для начала выбрать, что хочешь писать. Например, я в начале карьеры инженера-конструктора хотел автоматизации и адаптации расчетов, поэтому писал на Python (Iron Python) и фортрано-подобном APDL. Так кроме питона ничего и не выучил в итоге, и не жалею.

the_real_kinik ★★★
()

Преамбула: Почему реальное число жонглёров в разы меньше теории?

Первоначальная теоретическая модель (где 3 предмета доступны ~20% населения) описывает потенциальный предел человеческих возможностей — то есть число людей, которые в принципе когда-либо в жизни смогли сделать несколько циклов жонглирования или обладают подходящей от природы координацией.

Однако при переносе модели на реальное («ожидаемое») население планеты цифры резко падают. Это происходит из-за трех скрытых факторов:

  1. Эффект «угасания» нейронных связей (Skill Decay): Жонглирование — это высокоинтенсивный скоростной навык. Огромное количество людей учились жонглировать в детстве или ради шутки в студенческие годы, но полностью забросили практику. Спустя годы их мышечная память деградирует: без тренировок они уже не могут сделать чистую квалификацию (2n бросков), а значит, фактически выбывают из популяции активных жонглеров.
  2. Мотивационный и временной тупик: Математический спад подразумевает, что люди имеют одинаковый стимул учиться дальше. Но в жизни барьеры нелинейны. Чтобы освоить 3 мяча, нужно всего 3–5 часов. Чтобы освоить 4 мяча — нужны недели, а 5 мячей — месяцы и годы ежедневного труда. Большинство людей останавливаются на 3 мячах не потому, что их мозг неспособен, а потому что они не видят социальной и личной выгоды инвестировать в это тысячи часов.
  3. Иллюзия информационного пузыря: Статистические опросы обычно проводятся внутри профильных сообществ, творческих вузов или на фестивалях, что искусственно завышает цифры. В масштабах же всей планеты (включая регионы без доступа к цирковой культуре, пожилых людей и т.д.) реальная плотность навыка падает в десятки раз.

Ниже представлена скорректированная таблица распределения навыка для реального мира:

Предметов (n)Ожидаемый % населения (Реальный мир)Абсолютное число людей сейчасПочему так мало? (Главный барьер)
3 предмета~1.5% – 2%~120 – 160 млнУгасание навыка: 90% тех, кто умел в детстве или юности, полностью потеряли мышечную память без регулярной практики.
4 предмета~0.05%~4 млнРазделение полушарий: Требуется разорвать синхронность рук. Мозг должен одновременно вести два изолированных процесса (по 2 мяча в каждой руке). Большинство сдается на этом этапе из-за отсутствия явной мотивации.
5 предметов~0.0005%~40 000Тахистоскопический барьер: Скорость бросков возрастает до ~150 мс. Глаза физически не успевают следить за мячами, мозг обязан полностью перейти на периферическое зрение и слепую интуицию. Требует месяцев ежедневных тренировок.
6 предметов~0.00006%~5 000Предел асинхронной плотности: Физический потолок для большинства профессиональных цирковых артистов общего профиля. Траектории становятся настолько плотными, что малейшая микросекундная ошибка ведет к столкновению предметов.
7 предметов~0.00001%~800Анатомический лимит: Скорость сокращения мышц и сухожилий обычного человека упирается в предел. Требуются годы узконаправленной фанатичной специализации и идеальные антропометрические данные.
8+ предметов< 0.000001%~50 – 70 человекРесурсный тупик: Уровень единичных мировых рекордсменов и элиты жонглирования. Требует принесения в жертву всех остальных сфер жизни ради тысяч часов тренировок на грани человеческих возможностей.
qulinxao3 ★☆
()

итого:

тебе не нужно - в текущей самости - если проголодаешься найдёшь скорее всего более тебе сродственное направление для хлеба_масла_икры_баллерин

qulinxao3 ★☆
()

не блахотари:

Как нащупать своё «сродственное направление»

Чтобы найти дело, которое не захочется бросить через неделю, нужно переключить внимание с внешнего «надо» на внутреннее «хочу» и «могу».

Вот четыре практических шага, которые помогут экологично найти свой вектор без насилия над собой:

1. Анализ «бывших» занятий

Вместо того чтобы корить себя за брошенные дела, важно вытащить из них скрытую ценность. Человек загорался не просто так — его что-то привлекало на самом старте.

  • Что сделать: Выписать 3–5 последних брошенных хобби или курсов.
  • Вопрос себе: «Что именно меня там зажгло в первые три дня?»
  • В чём суть: Если человек трижды начинал учить программирование и бросал, возможно, ему нужен не сам код, а структурирование хаоса или проектирование логики. Форма (язык программирования) оказалась чуждой, но глубинная суть — сродственная.

2. Тест на «бесплатный интерес»

Истинное направление часто лежит там, где мы тратим время добровольно, даже не считая это «работой», «учёбой» или развитием.

  • Где искать ответы:
    • О чём человек читает статьи, смотрит видео или слушает подкасты, когда просто хочет отдохнуть?
    • В каких темах он ориентируется лучше друзей, хотя никогда этому профессионально не учился?
    • К какому контенту он возвращается годами (пусть и набегами), в отличие от тем, которые забросил навсегда?

3. Снижение планки до «микро-экспериментов»

Часто интерес угасает из-за дофаминовой ямы: человек рисует в голове образ конечного грандиозного успеха («икры и балерин»), сталкивается с рутиной первых уроков, уровень дофамина падает, и мозг даёт команду бросить.

  • Главное правило: Тестировать новые сферы через микро-шаги. Не нужно покупать годовой курс по дизайну — достаточно посмотреть одно 15-минутное видео и повторить действие. Если после этого нет скуки и тошноты, можно сделать ещё один шаг. Сродственное дело подпитывает энергией уже в процессе, а не только в момент триумфа.

4. Опора на сильные стороны (а не на дефициты)

Люди часто пытаются освоить то, чего им остро не хватает (например, ярко выраженный интроверт идёт в активные продажи, потому что там обещают много денег). Но по-настоящему органичный путь всегда строится на базе того, что уже развито природой.

  • Шпаргалка для самоанализа:
    • Человек-системщик: любит таблицы, списки, порядок и логику. Куда смотреть: аналитика, редактура, систематизация данных, архивация.
    • Человек-коммуникатор: раскрывается только в общении, поддержке и связях. Куда смотреть: фасилитация, интервью, комьюнити-менеджмент, менторство.
    • Человек-творец: чахнет без визуального, текстового или концептуального самовыражения. Куда смотреть: дизайн, генерация идей, проектирование интерфейсов, креатив.
qulinxao3 ★☆
()

Буду особенно благодарен за советы не в стиле «учи X, потому что он востребован», а за личный опыт: как вы сами наконец выбрали направление, перестали метаться между технологиями и поняли, что хотите заниматься именно этим.

Я, например, не метался, а просто знал, что одного ЯП мне на всю жизнь не хватит. В институте давали бейсик и фортран (специальность радиотехника), параллельно я самообразованием изучал ассемблер, форт, си и турбопаскаль). Последний как раз оказался на тот момент востребованным на работе.

Если тебя тянет к плюсам, конечно, продолжай учить плюсы! Выше уже написали, что заниматься надо тем, что нравится.

hobbit ★★★★★
()

Пиши сразу свой язык. Во-первых, тогда сможешь другие языки сравнивать между собой. Во-вторых, ты не будешь зависим от моды. Видишь же, как все переходят то с лиспа на Си, то с Си на Си++, то с Си++ на Java, то с Java на C#, то с C# на Python, то с Python на Rust, то с Rust на Linear Haskell… А, да, писать свой язык конечно надо на Rust.

Saakx ☆
()

Очевидно же, душа ваша тоскует по лиспу. Вот и не можете задержаться на менее развитых языках. Так что берите SICP и вперёд!

ugoday ★★★★★
()

Бросить все и заняться самозанятостью на массажах.

anonymous
()

Сейчас написание кода в разработке отошло на третий план. Главное общее понимание концепций проектирования программ, четко сформулированное желаемое поведение программы, а с кодом ИИ справится.

html-kernel
()
Ответ на: комментарий от html-kernel

Так проблема - получить навык формулировки, понимание поведения, архитектуры, понимание ообласти, в которой работаешь.

Потому что ИИ знаешь много, но не все глубины твоей конкретной ситуации. А чтобы ему все подробно объяснить, надо самому это подробно знать. А как ты это узнаешь без опыта?

А частенько надо знать особенности языка в том числе.

Способов достижения результата много. Вот тебе два примера: триггерные события и таймерные. ИИшки часто не парятся и в таймере запускают проверки и ответы. Итог - сильная нагрузка на процессор и полная жопа. Ты должен это учитывать, знать или уметь найти нужные триггеры и продумать все так, чтобы не перегружать ничего.

Есть и другие ограничения, есть особенности языков. Есть ограничения языков и ограничения места применения. Да дохрена чего есть. ИИшка все это не учтет, а новичок нихрена не знает.

LightDiver ★★★★★
()
Последнее исправление: LightDiver (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от html-kernel

как только появились массово hll это буквально определение программирования на hll без байтолюбства

современные бям облегачают копуляцию в читаемый код - это более лучший транслятор с большой кросвордной эрудицией марковских цепей усредняющей частоты - как следствие качество будет буквально среднее и даже не арифмитическое а медианое если не ближе к нулю - т.е. как и любым инструментом потребуется навык - тот же уже устаревший промпт-инжиниринг пример того что инструмент бям не оптимален при некомпитентой домохозе

qulinxao3 ★☆
()
Ответ на: комментарий от LightDiver

Судя по тому, что ТС уже изучал языки из разных сфер с разным синтаксисом и подходом к разработке, общее понимание императивного кода у него уже сформировалось и детских ошибок он совершать не будет.

А чтобы ему все подробно объяснить, надо самому это подробно знать. А как ты это узнаешь без опыта?

Опыта разработки, а не кодонаписания.

Итог - сильная нагрузка на процессор и полная жопа. Ты должен это учитывать, знать или уметь найти нужные триггеры и продумать все так, чтобы не перегружать ничего.

В крупных проектах при агентской разработке после каждой выполненой задачи нужно проводить полное ревью последнего коммита (естественно, тоже через ИИ). Большинство подобных проблем на этом этапе фиксятся.

html-kernel
()
Ответ на: комментарий от html-kernel
  • LLM — это новый HLL: компилируем мысли, обходимся без байтолюбства, но по-прежнему спотыкаемся о некомпетентность.
  • Трансформеры выдают медиану: джуниоры ликуют, но на уникальных задачах качество всё равно стремится к нулю.
  • Промпт-инжиниринг — это не программирование будущего: это просто сырой интерфейс к продвинутому статистическому Т9.
  • ИИ автоматизирует рутину, но не мышление: некомпетентный инпут на входе дает катастрофу на выходе.
  • LLM — идеальный автокомплит с кроссвордной эрудицией: генерирует тонны кода, но всё еще требует инженера у руля.
qulinxao3 ★☆
()
Ответ на: комментарий от html-kernel

парадокс в том что как и hll llm выхлоп лишь подножество асма который подмножество бинаря

т.е. меняется метрика доступности что-то облегчается что-то становится не практичным (тот же приснопамятный goto ) и да пока бямы не стали повсеместны не очевидно какие ошибки станут занимать подавляющую долю у разработкчиков-прикладников использующих бямы - ровно так же как спектр ошибок при разработке использую hll очевидно смещён и иной гребёнки чем при кодирования в автокодах

т.е. стало ли легче повторить - да - всегда так было - подобно тому как первые оконные приложения это пуд соли - при появлении rad - "1000х производительности " хорошо что не лям

так что то что бям повышают занятость в индустрии что даже для лиц c iq <85 появляются вакансии это же и прогресс и гуманизм

qulinxao3 ★☆
()

постоянно начинаю что-то новое, но никуда это не довожу

Это скорее норма, чем исключение. Меняй фокус на сделанные проекты, а не выученные языки, получится вытаскивание кролика из шляпы за уши, там само собой притянется за ним всё что реально нужно выучить.

neumond ★★
()
Ответ на: комментарий от html-kernel

общее понимание императивного кода у него уже сформировалось и детских ошибок он совершать не будет.

Я аж заржал. Ага ага..

В крупных проектах при агентской разработке после каждой выполненой задачи нужно проводить полное ревью последнего коммита (естественно, тоже через ИИ)

Да не проверишь ты все сразу и правильно. Да потому что новичок не знает на что проверть. И проблемы могут вылезать и обязательно вылезут в самый неожиданный момент в будущем, когд вокруг нагенерированного говна уже будете еще куча кода. И чтобы все исправить, придется половину проекта перерабатывать.

Нужно в идеале заранее знать как лучше делать, а как не делать.

Меня беспокоит, что ИИшки в данном случае очень сильно замедляют обретение опыта новичком. Особенно понимание особенностей языка, особенностей работы с информацией. А программирование это в основном работа с информацией.

С другой стороны, набьет шишек, потом перепишет как надо.

LightDiver ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от qulinxao3

LLM — идеальный автокомплит с кроссвордной эрудицией: генерирует тонны кода, но всё еще требует инженера у руля.

Вот поэтому я и написал выше, для программиста модель которая влазит в 2-4Gb видео-памяти более чем достаточна. Все что выше нужно уже людям которые считают себя программистами.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от LightDiver

Я аж заржал. Ага ага..

Детских это когда вайбкодишь без знания любого ЯП. И такое бывает.

Да не проверишь ты все сразу и правильно. Да потому что новичок не знает на что проверть.

Ему и не надо. ИИ знает бест практикс всех популярных языков.

когд вокруг нагенерированного говна уже будете еще куча кода. И чтобы все исправить, придется половину проекта перерабатывать.

Если убрать слово «нагенерированного» суть и попадание в контекст не изменится). Новичек точно так же будет допускать тупые ошибки и в процессе ручного написания кода.

html-kernel
()
Ответ на: комментарий от html-kernel

Ему и не надо. ИИ знает бест практикс всех популярных языков.

Хз что он там знает, я пользуюсь ии уже год наверное. Может чуть больше, по началу он мне выдавал совсем сказочную херню. А потом вдруг оказалось, что таки да - он все знает, но пока ты конкретно не спросишь - не выдаст нужное. Нужно самому изначально знать, что спрашивать, иначе чуда не будет.

Новичек точно так же будет допускать тупые ошибки и в процессе ручного написания кода.

Да конечно будет. И код у него будет на порядок хуже и ошибок на порядок больше, да и времени он потратит на порядок больше при на порядок меньше количестве кода. Но при этом он получит на порядок больше знаний.

С ИИшками обучение шибко уж замедляется.

LightDiver ★★★★★
()
  • Markdown
Пустая строка (два раза Enter) начинает новый абзац. Знак '>' в начале абзаца выделяет абзац курсивом цитирования.
Внимание: прочитайте описание разметки Markdown.
Используйте Ctrl-Enter для размещения комментария