На курсе по алгоритмам в основном использовали RAM-машину в качестве алгоритмической модели. У нее есть много вариаций с меньшим числом операций, и одна из них — счетчиковая машина, где один из вариантов имеет всего две операции: инкремент и декремент с условным переходом (хотя можно и до одной ужать, Тьюринг-полнота почти везде).

Мне хотелось накодить что-нибудь простенькое и я сделяль.

Если нечем заняться на каникулах, поиграйтесь и попробуйте найти самую короткую программу, которая в нулевом счетчике выставит 2026 (ура, Новый Год), а остальные оставит пустыми, с минимальным использованием дополнительных счетчиков. Это хорошая разминка для ума и особенно для тренировки отлова ошибок типа off-by-one. Можно написать скрипт, который напишет программу за вас. Можно заставить это делать ИИ-агента. ChatGPT, например, в думающем режиме мне доказал, что оптимальное решение — это 2026 инкрементов. А вот Gemini с первого раза бахнул программу на 29 инструкций и 7 счетчиков, что было круче моего рабочего варианта на 34 инструкции. Усердно попыхтев, к счастью, нашел вариант за 26 инструкций и 6 счетчиков (память надо сейчас беречь). Фух, пока еще не совсем отупел.

Код писал на чистом Си, узнал про ungetc и что scanf тупой.

Разумеется, больше всего времени отняло все что угодно, кроме основной логики. Поддержка WASM в браузере сильно разочаровала. Вроде простая задача, запустить нативный код в браузере, еще 5 лет назад такое делал с растом, должно же быть уже все элементарно, да? *падме.jpg*

Спрашивал ChatGPT, попробовал wasmer и bjorn3 — тупо не работают и даже ошибки не выводят, Emscripten показался слишком старым (эй, ну браузере-то надо модно и молодежно!), а jco нужна была промежуточная траспиляция. ChatGPT еще и выдавал какую-то хрень в примерах кода.

В итоге сам нашел хоть что-то рабочее — UWASI. Через гугл, прости господи. Сам прочитал Readme, потому что у гпт лапки и он не смог сгенерировать рабочий код, сам написал как надо. Был баг, что stdin читался по кругу — вставил костыль.

Вот такие пироги. С наступающим!

Прикольная утилита, которая превращает вывод большинства стандартных утилит в JSON. Просто пушка в комплекте с jq.

Интересное мнение про автоматические обновления, связанное с недавними атаками. Вкратце: не стоит бежать обновляться на свежую версию зависимости — пусть полежит недельку, сканеры уязвимостей от нескольких вендоров ее проверят, и уж потом можно обновляться. Благо в каком-нибудь dependabot это легко настраивается.

Похожий совет мне еще папа давал во времена, когда у нас появился первый домашний компьютер:) Связан совет был больше с тем, что он был довольно консервативен, а в новых версиях много чего ломалось. Похожие мысли слышал часто про обновление систем/инструментов и от разных коллег: после мажорного обновления лучше подождать первый патч. Ну и народную мудрость никто не отменял, да.

Я вот как раз в пятницу глянул парочку описаний проектов, сгенеренных LLM: DeepWiki и CodeWiki. Идея неплохая: быстро погрузить нового разработчика в контекст, чтобы информация всегда была актуальна. Казалось бы, задача, для которой LLM отлично подходят: обработай кучу данных, сделай выжимку, презентуй красиво, разжуй.

Реальность, разумеется, полна разочарований. Да, там есть некоторые факты, переписанная существующая документация, выжимки-описания кусков кода, но фокус, последовательность и полнота изложения вообще не в кассу. Про архитектуру полезной информации нет, какого-то внятного высокоуровневого описания тоже нет, затронутые аспекты/темы — ну очень выборочные, много написано про неважные моменты, а некоторые очень важные вообще не упомянуты. Более того, есть некоторые предложения, которые могут привести к совсем неправильным выводам.

Но если цель — произвести вау-эффект для несведующих или сделать документацию по проекту за 1 день — то да, прокатит :/

Я еще попробовал спросить у встроенного чата пару вопросов по участкам кода, которые недавно трогал и, ожидаемо, получил “правдоподобные” ответы, которые не давали нужной информации, а частично были вообще неправильные.

У коллег остались схожие впечатления.

Если вы пользуетесь консолью, то могли заменить, что обычный вывод стандартных утилит обычно цветной, но если его перенаправить через конвейер |, то цвет “теряется”. Работает это очень просто: через библиотечный вызов isatty определяется, является ли stdout терминалом или нет. Еще дополнительно проверяется через переменные среды, что терминал не совсем урезанный и поддерживает цвет.

А как работает isatty? Делает системный вызов ioctl с такими параметрами, которые сработают только в терминале, т.е. если вызов вернул ошибку, то устройство — не терминал. Эдакий try-catch :)

Это один из подходов к обучению и развитию навыков. Идея довольно проста: теория не заменит практику, некоторые вещи из книжек не узнаешь, лучше один раз увидеть (и пощупать), чем сто раз услышать, обратная связь и т.п. Разумеется, не стоит возводить это в абсолют — теорию и фундаментальные принципы тоже важно знать и понимать, практика этому как раз способствует.

Сейчас из каждой щели орут о применении ИИ-агентов, рассказывают про то, как ИИ ускорил работу программистов, даже в больших проектах. Однако есть аспект, о котором редко упоминают. Да, ИИ-агент напишет код за вас, он порой лучше знает патерны, детали API и т.д. Однако при использовании агентов вы почти не пишете код сами и особо не читаете существующую кодовую базу, и, как следствие, не углубляете ее понимание и не накапливаете опыт (ну или получаете их в гораздо меньшем объеме). Все-таки ревьюить код (если вы вообще это делаете после агентов) — не то же самое, что его писать. Для одноразовых задач, бойлерплейта и каких-то механических задач глубокое понимание особо и не нужно, но если фичи в основной кодовой базе так делать — возникают вопросы.

Можно аргументировать, что это еще один уровень абстракции и теперь не надо вникать в код: ведь большинство не вникает в устройство компилятора и не читает машинный код. Однако в пределе код — это формализованное описание предметной области. И понимание кодовой базы способствует и пониманию сопутствующей предметной области. Без него вы слабо отличаетесь от заказчика с 7 красными перпендикулярными линиями. А там уже и до магического мышления недалеко.

Неплохой сервис для просмотра, каким паспортам куда какая виза нужна. Мне понравилась функция с выбором нескольких паспортов, которая показывает, где можно встретиться с наименьшим напрягом по визам (полезно для встречи мультинациональной команды). Увы, там нет сортировки по близости/удобству перелетов. Думал даже навайбкодить что-нибудь, но, как всегда, проблема с данными: код-то написать легко, а хорошего API с нужными данными нет.

P.S. Разумеется, надо перепроверять информацию в официальных источниках.

Занимательная статья про то, как работают буквы дисков в винде.

Если неинтересны детали, то при подключении 25 диска просто ничего не произойдет — нужно будет монтировать его вручную в папку.

Надеюсь, этот ужас (работа на винде) никому не понадобится на практике:)

Классный доклад про то, какая бывает сложность (понимания) систем. Вертится вокруг двух осей: сами системы бывают сконструированные и инкрементально «выросшие», и получится они могут простыми и понятными или нетривиальными, где без пухлого талмуда документации и не разберешься. Чем-то напоминает классификацию из фантастики, о котором я писал ранее.

Сложность может быть как связана с сутью решаемой проблемы, так и быть «наносной» или спонтанной, привнесенной самой системой. При этом очень тяжело определить, а что собственно является «естественной» сложностью, и основные «революции» происходили в попытке пошатнуть статус-кво. У некоторых разработчиков может выработаться привычка к переусложнению/перепроектированию из-за того, что они считают сложность, привнесенную системой, естественной. Наблюдал такое у некоторых коллег.

С бардаком, который может возникнуть от череды мелких улучшений без четкого определенной стратегии, в целом, все очевидно — эджайл, техдолг и все такое. Одно из качеств, которое важно при конструировании систем — умение говорить «нет».

Докладчик описывает характеристики систем из каждого квадранта, рассказывает о присущих им проблемам и рискам, приводит примеры. Один из грустных выводов — большая часть полезных систем приходят из категории “сложные”/“выросшие”, и изменить это довольно тяжело, т.к. многое на них завязано.

На java можно писать скрипты. Во-первых, аж с 11 версии можно было тупо исполнить код из *.java файла. Во-вторых, если убрать расширение и использовать последнюю версию (25), то можно даже сделать так:

#!/usr/bin/env -S java --source 25

void main() {
   IO.println("Hello, world!");
}

Без класса и public static void всяких! *brain_expodes.gif*.

А еще с помощью jbang можно и зависимости в скрипт запихать… *троллебус.jpeg*.

Еще одно доказательство, что JVM — это интерпретатор :)