Setahu saya, nama meteran laser yang saya tahu juga magpie wkwk

Alibaba sebelumnya sempat merilis sesuatu yang tampaknya merupakan AliSQL, fork MySQL, sambil menggabungkan DuckDB untuk pencarian vektor pada artikel terkait di bawah, jadi sepertinya mereka sedang banyak mencoba hal-hal baru. QWEN juga begitu, dan di era AI ini Alibaba tampak seperti perusahaan Tiongkok yang paling giat melakukan aktivitas open source.

Hmm.. saya mencari Magpie, ternyata muncul bahasa lain (magpie-lang.org, yang mulai dikembangkan sejak 2013), jadi saya penasaran apakah tidak ada isu hak cipta terkait namanya....

> Utang kognitif: saat kecepatan melampaui pemahaman

Catatan: driver ANE out-of-tree Asahi Linux

(Penasaran)

Kalau ini benar, kenapa harus melakukan sandiwara seperti itu?

Wah... bahkan ada subtitle bahasa Indonesia di videonya.
Isinya juga bagus...

Topiknya berbeda, tapi dunia memang jadi jauh lebih baik. Ini zaman ketika kita bahkan bisa mengikuti kuliah MIT lewat internet dalam bahasa kita sendiri.

Bagi saya, ini terdengar seperti pesan untuk tidak melewatkan pengujian e2e. Saya penasaran bagaimana pendapat yang lain.

Bagaimana seharusnya kita memahami kode? Haruskah kita mengukurnya dengan memberikan kuis berdasarkan basis kode internal?

Tertulis sebagai penulisan ulang penuh co(lab), jadi saya sempat mengira ini terkait peningkatan stabilitas cloud untuk menjalankan ipynb bersama Google, tetapi ternyata ini adalah proyek pengembangan dari tim Blackboard yang sama sekali tidak berkaitan.

Meski begitu, fakta bahwa OOPIF yang diinstal dengan npx bisa diakses tampaknya merupakan pengalaman yang penting.

Mungkin karena ini bahasa yang AI-native(?) ya?
Karena ini bukan bahasa yang dibuat untuk ditulis langsung oleh manusia, panjang kode aktual seperti apa dan semacamnya jadi tidak terlalu berarti,
dan tampaknya idenya adalah mengukur waktu kompilasi terhadap prompt untuk mengimplementasikan suatu fungsi... wkwk

Sepertinya mereka sedang makin mengukuhkan posisi sebagai nomor satu yang tak tertandingi.

Keren sekali.

Kurang cocok dengan worktree proyek yang sama, jadi saya tidak memakainya.

Saya kira penugasannya dilakukan otomatis, ternyata hanya didaftarkan secara manual.
Saya memakai Caddy, jadi sepertinya tidak ada alasan khusus untuk beralih ke ini.

Saya sudah menggunakan ini dengan docker + traefik + mkcert, tetapi sepertinya memakai itu akan lebih praktis.

Terlalu hebat sampai terasa menakutkan. Sepertinya tidak baik kalau kita jadi terlalu bergantung padanya.. Harus ada pesaing.

Dari awal sudah bagus, ternyata Anthropic makin hebat lagi.
Sepertinya mereka benar-benar memberi banyak stimulus ke perusahaan-perusahaan lain.

Saya juga akhir-akhir ini memikirkan hal yang serupa, jadi kemarin saya menulis sebuah postingan blog tentang cognitive debt. Sepertinya semua orang punya kegelisahan yang mirip.