क्या 'मेरा नीला तुम्हारा नीला है?' परीक्षण यह जांचता है कि लोग सियान रंग को कैसे वर्गीकृत करते हैं, जिससे रंग धारणा में व्यक्तिपरक अंतर प्रकट होते हैं।
मॉनिटर कैलिब्रेशन, परिवेशी प्रकाश, और व्यक्तिगत धारणा जैसे कारक परीक्षण की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
दृश्य तंत्रिका विज्ञान विशेषज्ञ द्वारा बनाया गया यह परीक्षण, धारणा और भाषा के बीच के संबंध के बारे में मनोरंजन और विचार उत्पन्न करने का उद्देश्य रखता है।
ग्रेपेबिलिटी, कोड तत्वों की खोज की आसानी, कोड रखरखाव में एक महत्वपूर्ण लेकिन अक्सर अनदेखा किया जाने वाला मापदंड है।
ग्रेपबिलिटी को बढ़ाने के लिए प्रमुख प्रथाओं में डायनामिक आइडेंटिफायर निर्माण से बचना, स्टैक में सुसंगत नामकरण सम्मेलनों का उपयोग करना, और नेस्टेड संरचनाओं की बजाय फ्लैट संरचनाओं को प्राथमिकता देना शामिल है।
ये प्रथाएँ अपरिचित कोडबेस को नेविगेट और बनाए रखने में निराशा और त ्रुटियों को रोकने में मदद करती हैं।
ग्रेपबिलिटी, कोड को ग्रेप का उपयोग करके खोजने में आसानी, कोड की गुणवत्ता और स्थिरता के लिए एक कम आंका गया लेकिन मूल्यवान मापदंड है।
"सुपर ग्रेप," एक उपकरण जो विभिन्न नामकरण सम्मेलनों में उन्नत पैटर्न मिलान के लिए डिज़ाइन किया गया है, अब PyPI पर उपलब्ध है, जो "सुपर केस इनसेंसिटिव" मोड प्रदान करता है।
हालांकि आईडीई (इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट्स) खोज कार्यक्षमताएं प्रदान करते हैं, फिर भी grep विशेष रूप से बड़े या अपरिचित कोडबेस में महत्वपूर्ण बना रहता है, जिससे विभिन्न भाषाओं में खोज की सुविधा और स्थिरता सुनिश्चित होती है।
लेखक 'हाइड्रा प्रोजेक्ट इफेक्ट' का वर्णन करते हैं, जहां एक परियोजना में एक चुनौती को हल करने से नई चुनौतियां उत्पन्न होती हैं, जिससे अधूरे काम का एक चक्र बन जाता है।
इस चक्र को तोड़ने के लिए, लेखक कुछ रणनीतियों का सुझाव देते हैं जैसे कि शुरुआत से ही 'पूर्ण' की परिभाषा तय करना, न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) को अपनाना, समय-सीमा निर्धारित करना, और पूर्णताओं का जश्न मनाना।
ध्यान उन आदतों को बनाने पर है जो परियोजनाओं को पूरा करने की संभावना को बढ़ाती हैं, इस प्रकार वास्तविक कौशल वृद्धि को प्रोत्साहित करती हैं और अधूरे कार्यों के मानसिक बोझ को कम करती हैं।
लेखक ने GPT-4o की नई संरचित आउटपुट सुविधा का उपयोग करके एक एआई-सहायता प्राप्त वेब स्क्रैपर विकसित करने का प्रयास किया, जिसमें Pydantic मॉडल का उपयोग करके प्रारंभिक परिणाम आशाजनक रहे।
चुनौतियों में जटिल तालिकाओं का विश्लेषण और लागत प्रबंधन शामिल था, जिसमें दो दिन के प्रयोग की लागत $24 थी, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन में सुधार के लिए HTML स्ट्रिंग्स को साफ करने के प्रयास किए गए।
एक डेमो Streamlit का उपयोग करके बनाया गया था, और स्रोत कोड GitHub पर साझा किया गया, भविष्य में ब्राउज़र इवेंट्स को कैप्चर करने और उपयोगकर्ता अनुभव को सुधारने की योजना के साथ।