На прошлой неделе я потратил 11 часов на мои приключения в коде в свободное от работы время.
Персональный веб-сайт: улучшения в коде🌐
Внедрил генерацию кода с помощью программы Tygo.
Клиент и сервер у меня написаны на разных языках программирования: TypeScript и Golang. Раньше код для структур, передающихся между клиентом и сервером, был написан на обоих языках вручную. Добавил новое поле? Пропиши его в двух файлах: .go + .ts
А теперь Golang является основным источником, а файлы для TypeScript генерируются автоматически при каждом билде. Пример показан на скриншоте.
Ранее я думал о том, что было бы удобно внедрить полноценный большой REST-фреймворк в проект, чтобы автоматически генерировался не только код для общих стркутур, но и весь REST-клиент. А сейчас внедрил такое промежуточное решение. Был ли в этом смысл? 🤔💭 Или проще сразу перейти на большой REST-фреймворк? Основное достоинство промежуточного подхода - то, что в проекте меньше зависимостей. Да, генератор кода - тоже зависимость, но маленькая. Она как бы стоит сбоку, а не пронизывает весь проект.
Локальный AI: Qwen 3.8 27B ❄️
Вышла новая модель для локального LLM кодинга. Это Qwen 3.8 27B. Я уже испробовал эту модель в выходные, и внедрил с её помощью генератор TypeScript-кода для моего проекта. Результаты такие: модель работает на удивление хорошо. В итоге, на данный имею такой топ 3 моделей:
- ❄️ Qwen 3.8 27B 🏆 лучший код ; хорошая логика
- 🐤 Ornith 1.0 35B a3b 🏆 хороший код ; хромая логика из-за Mixture of Experts
- ✨ Gemma 4 31B QAT 🏆 средний код ; умная логика
Мои мысли насчёт локальных LLM:
- 📉 Если дать огромную задачу с замудрённым легаси кодом, то локальная модель увязнет. Да и я сам увязну(
- 💹 Если разбивать задачу на маленькие подзадачи, то локальный LLM хорошо работает в качестве ускорителя для ручного кодинга. Сейчас именно так использую локальный LLM
Есть одна идея начать новый проект в свободное время, но пока не решаюсь, ибо иметь достаточное время для отдыха и здоровья для меня важнее
