www.engadget.com/...​one-access-220213592.html

Поки що немає ентерпрайзу :)

Так само і я потрапляв на подобні моменти. І, само собою, я їх вирішував, як і в кейсі, описаному в статті, коли я переписав продукт після аутстафа.
Але в певний момент переписування, ігри з архітектурою та з методологіями починають для бізнесу переходити за черту diminishing returns, коли витрачений час не можна нічим позитивним заміряти як в метриках, так і прибутках.
Тому я і закликаю в статті балансувати 🙏

Гугл на максималках теж непогана оцінка продукту, який вийшов кілька тижнів тому (GPT-4)

Зі свого досвіду можу сказати, що десь він надає неочевидні речі і скорочує час на пошук/впровадження кратно. А десь він не знає очевидних речей, але всеодно може допомогти навести на потрібний шлях для пошуку

Брати код і впроваджувати в продукті as is ще рано, але це лише поки

Я думаю, що тут немає такої одиниці вимірювання як поганий код/якісний код. Будь який код — це якісний код, якщо він працює і виконує усі поточні/майбутні потреби бізнесу

У своїй статті я хотів донести важливість балансу у прийнятті рішень, коли варто враховувати запит і підлаштовуватися під потреби бізнесу

Можливо я вас не правильно зрозумів, або ви мене, але GPT як раз і допомогає вам, як розробнику за умовні

4 часа в неделю

написати більше коду, та вирішити більше задач для бізнесу, приклавши до цього меньше інтелектуальних зусиль.

Репозіторії з

100-500 миллионов строк

тепер просто питання часу

Не застав

стахановские темпы при коммунизме

але якщо вас непокоять сучасні тенденції, то варто замислитися над цим.

1 мільйон строк коду або будете писати ви, або буде писати хтось інший 😅

Update:
Статтю я написав ще до вибуху ChatGPT та моїм знайомством з ним.
З огляду на те, наскільки точно моделі GPT пояснюють код та доповнюють його, питання бізнес-орієнтованості розробників стає ще більш важливим.

Той boliporate підхід в розробці, до якого багато хто з нас звик (я і досі переписую свій код раз на кілька тижнів 🙈) і на який іноді витрачається більшість часу при написанні коду та виконанні завдань, не відповідає потребам бізнесів після випуску GPT. Загальна продуктивність у світі різко зростає, і відповідно збільшуються вимоги до прискорення розробки.

Процес розробки та підходи до нього змінювалися майже щокількамісяць, але тепер це відбувається щотижня.

Дуже раджу послухати цю частину інтерв’ю Фрідмана з CEO OpenAI про те, як GPT вплинув і продовжує впливати на розробку:
youtu.be/L_Guz73e6fw?t=1768

Також, якщо ви хочете дізнатися про бізнеси та продукти трішки більше, рекомендую відвідати мій канал, де я викладаю короткі резюме з прочитаних мною книг: t.me/StoriesForNerds 🙌

Дякую