3. IPv6:
• Вираз для валідації IPv6 надмірно складний і може не обробляти деякі допустимі скорочення формату IPv6 коректно.

Модель сказала теж саме :)

Ніколи не парсити email’и за допомогою regexp’ів, а використовувати готову бібліотеку, яка це робить. Це класичний приклад того, коли regexp не варто використовувати.

Те саме стосується і парсера IP-адрес :) Його не треба робити самому, незалежно від того, чи за допомогою regexp’ів, чи без них.

«На автомобілях з автоматичною коробкою їздить більше мудаків...» :) Будь-яка штука, що знижує поріг входу, знижує якість. Коли всі писали на асемблері й не довіряли компіляторам, на Місяць можна було літати на 4 кбітах памяті і 120 кГц процесорі :)

Так такій регексп не може існувати в коді незалежно від LLM/не-LLM :))
І скоріш за все повинен бути реалізований «звічайним кодом», а не будь яким pattern matching’ом

Від звичайних людей ви також сподіваєтеся почути те, що ви подумали або звикли чути, замість того, що насправді запитали? :))

Якось у вас не склалося з ChatGPT :) Можливо, він розуміє, що ви його ненавидите :)

this should not pass peer review anyway :)

Мовні моделі вже давно не лише мовні моделі, купа «залізних програмістів» — це модель + language server + execution environment.

Тобто, вони не просто пишуть код, вони це роблять, використовуючи ті самі підказки та рефакторинг, що й «справжній програміст» в IDE. Вони намагаються його запустити, роблять свій аналог TDD тощо.

Тобто так, вони не замінять на 100%, але значну частину не дуже розумної роботи виконають швидше та якісніше.

Ну то перевірте :)) Спитайте того ж ChatGPT, що воно таке, і перевірте на одному з купи online regexp playground.

Ну і воно мабуть тестами вже покрито...

ви завжди можете сказати “use simple vocabuluary, keep social sugar to the minimum” і буде вам щастя...

Пф, у вас є проєкт, у якому вже є купа регулярних виразів, ви його переписуватимете чи просто додасте ще один регулярний вираз?

Особливо Copilot — тому що він це зробить так само, як в інших частинах проєкту, використовуючи ті самі валідатори, серіалізацію тощо.

У програмуванні є нескінченна кількість механічної роботи, наприклад, якщо ви написали інтерфейс, а потім треба написати boilerplate імплементації і купу подібних речей, і тут ChatGPT/Copilot економить купу часу.

Тож ви завжди можете запитати подробиці й попросити розкласти це на частини та пояснити кожну.

ok :) whatever you want :)

Саме тому ми не намагаємося засунути це у формочки, а зберігаємо оригінальне повідомлення від користувача, щоб завжди мати можливість передати його оператору.
Але в 80% випадків LLM нормально екстрактує достатню кількість інформації.

Я розповідаю про те, що ми хендлімо вже зараз :) Це b2b, тут немає нормальних людей :))

Так-так :)) В офісному центрі на 26 поверхів з внутрішнім складом та службою доставки, яка працює з 7 до 12 і не обробляє шипменти важчі за 100 кг :)
І тобі прислали адресу картинкою зі скріншотом з внутрішньої CRM, тому що там адреса розбита на 10 окремих полів, і просто зробити копі-паст неможливо :)

Хаха, спробуй так знайти велосипед для дитини :))

Категорії не працюють взагалі ніколи, якщо їх більше 10