A Astral anuncia-se como uma nova empresa que procura tornar o ecossistema Python mais produtivo através do desenvolvimento de ferramentas de desenvolvimento de alto desempenho, começando por Ruff.
Ruff é um linter Python extremamente rápido escrito em Rust, e é 10-100 vezes mais rápido do que as ferramentas Python existentes.
Ruff é um projecto de código aberto que é licenciado permissivamente e é curado por centenas de contribuidores para projectos de impacto de poder através de código aberto.
O desempenho superior de Ruff em linters em execução pode ser testado através da introdução de erros para verificar deliberadamente a funcionalidade.
Ruff é um novo e rápido linter Python construído sobre Rust que pode substituir múltiplas ferramentas
O criador da Ruff, Charlie Marsh, tem uma forte visão de produto e é hábil em Python e Ferrugem
Ruff concentra-se actualmente na coloração, mas obterá mais capacidades de autoformatação
Os utilizadores esperam que Ruff seja exposto como um módulo Python ou API no futuro para uma utilização simplificada
Ferramentas de cadeia de ferramentas Python como Ruff e Astral são essenciais para utilizadores que utilizam Python como linguagem de cola em vários contextos
A popularidade da Python reside nas suas capacidades de utilidade/scripting mas tem inconvenientes tais como a falta de um gestor de pacotes padrão e a resolução de dependência
O Ruff é visto como uma alternativa mais rápida ao Python para a coloração e tem um bom desempenho em grandes bases de código
Os críticos questionam a necessidade de um novo linter e o potencial de rentabilidade do Ruff
Os apoiantes sugerem uma potencial monetização através da segurança da cadeia de fornecimento e de construções geridas
Ruff teria de competir com linters existentes como Flake8 e pylint
Os utilizadores têm opiniões mistas sobre a legibilidade da Python e a sua capacidade de evitar erros de produção
A primeira ferramenta da Astral é Ruff, mas resta saber que outras ferramentas irão desenvolver.
O projecto Relógio é uma nova forma de representar o tempo que foi concebida para fazer com que o tempo se sinta mais natural e pessoal.
O projecto visa facilitar às pessoas a gestão do seu tempo e ajudá-las a sentir-se mais no controlo das suas vidas.
O Relógio é um relógio simples e analógico que utiliza a cor para representar o tempo.
O rosto do relógio está dividido em 24 fatias, uma para cada hora do dia, e as cores mudam ao longo do dia para reflectir a mudança da hora.
O Relógio foi concebido para ser usado num smartphone ou tablet e pode ser usado como protector de ecrã, papel de parede de fundo, ou como uma aplicação autónoma.
O projecto é uma ideia de Daniel Cooper, um antigo jornalista e agora designer de produtos, que queria criar uma nova forma de pensar o tempo.
O Relógio está em desenvolvimento há mais de um ano e está agora disponível para download.
O Relógio é de utilização livre, mas há características de primeira qualidade disponíveis para compra, tais como a capacidade de definir lembretes ou de personalizar o mostrador do relógio.
Algumas pessoas criticaram o Relógio por ser demasiado simplista ou não ser suficientemente funcional, mas muitas outras elogiaram-no pela sua abordagem inovadora do tempo.
Oimo.IO é um relógio que exibe uma contagem decrescente de segundos através de blocos que são destruídos a cada segundo
Os utilizadores fazem a hipótese de que o relógio causa ansiedade devido à sua natureza em rápida mudança e à sensação de que o tempo passa
Exemplos similares de projectos interactivos que evocam diferentes respostas emocionais incluem um relógio de aeroporto e um programa em linha chamado sociedade.htm
A estátua do Homem Relógio na estação de Paddington, Londres, onde cada minuto aparece desenhada manualmente no mostrador do relógio por um actor no interior é também referenciada
Link para um website com demonstrações interactivas utilizando a física, incluindo uma cena aquática, pano e geleia
As demonstrações são tecnicamente impressionantes mas requerem dedicação e motivação
A demonstração do relógio no website apresenta uma animação de salto a cada 10 segundos e pode induzir ansiedade nos telespectadores
Alguns utilizadores expressam interesse numa versão física do relógio
Comentadores debatem a necessidade de títulos mais descritivos para os cargos
O nome enigmático do relógio é visto como intencional por alguns
Alguns comentadores expressam o desejo de mais informações antes de clicar num link.
Empresas de software em todos os EUA que enfrentam facturas de impostos que ameaçam a sobrevivência
As start-ups de software estão a enfrentar enormes facturas de impostos sobre o rendimento, aumentando até 400%, devido a uma mudança na lei fiscal dos EUA relacionada com custos de investigação e desenvolvimento.
O fracasso dos legisladores em alargar uma disposição fiscal vital fez com que as empresas amortizassem os custos ao longo de cinco anos, causando um fluxo de caixa avassalador e perdas de lucros para as empresas de software.
As pequenas empresas de software em todos os EUA estão a ser ameaçadas por enormes facturas fiscais que poderiam tornar o seu modelo de negócio insustentável e forçá-las a procurar empréstimos ou investidores dispendiosos.
O Tax Cuts and Jobs Act do ano passado, concebido para limitar as deduções para bónus executivos, levou à dedução de despesas de investigação e desenvolvimento para empresas de software.
Uma campanha de base dos meios de comunicação social está a exigir que a mudança seja corrigida, mas alguns executivos estão a considerar a empresa no estrangeiro como o pior cenário possível.
As empresas de software americanas enfrentam uma nova lei fiscal que as obrigará a amortizar as despesas de I&D durante cinco anos, o que constitui uma ameaça existencial para algumas empresas.
Há debates sobre a estrutura do Senado dos EUA e o uso de filibusters, o que leva a discussões sobre o governo das minorias, representação, e o processo legislativo.
A intervenção do governo dos EUA no fim da escravatura nos países industrializados conduz frequentemente a resultados negativos.
Uma nova lei fiscal atinge as pequenas empresas, incluindo as empresas de software, que aceitam subsídios com até 30% em impostos, prejudicando-as de forma desproporcionada.
Há confusão e debate sobre se o desenvolvimento de software deve ser considerado I&D para fins fiscais, afectando os salários dos engenheiros de software.
As empresas tecnol ógicas americanas enfrentam novos regulamentos que limitam a sua capacidade de anular o trabalho de I&D para fins fiscais, desencorajando potencialmente o investimento em tecnologia de ponta.
As empresas de software europeias e suecas permitem que os salários sejam totalmente dedutíveis/capitalizados em parte, o que está a causar controvérsia sobre o tratamento dos salários como despesas de capital.
A regra contabilística FASB ASU-2021-05 obrigará as empresas americanas a amortizar as despesas de I&D ao longo de cinco anos, fazendo com que os críticos temam o crescimento asfixiado, os investidores enganados, e a inovação impedida.
Os defensores argumentam que a regra beneficia a transparência e facilita aos investidores a avaliação do valor a longo prazo das empresas.
Esta mudança afecta principalmente as empresas de software/SaaS que criam propriedade intelectual internamente, e que carecem de financiamento externo.
As perdas operacionais podem ser transportadas e utilizadas durante 20 anos, e as empresas deveriam ter antecipado as implicações desde que a disposição remonta a 2017.
A lei incentiva o crescimento rápido e consistente das equipas de I&D.
Fazer amigos como adultos pode ser um desafio devido à falta de ambientes sociais orgânicos que promovam a interacção contínua não planeada e a vulnerabilidade partilhada.
A intencionalidade é fundamental para formar novas amizades, e assumindo que pessoas já como você podem ajudar a construir confiança.
Interacções regulares planeadas e eventos de grupo são mais sustentáveis para a construção de uma comunidade de amigos do que amizades individuais.
Ultrapassar a fuga encoberta, como estar ao telefone e não se envolver com pessoas, é essencial para fazer ligações.
Os homens podem ter mais dificuldades em fazer amigos devido às expectativas da sociedade e ao medo de serem vistos como gays, enquanto que as pessoas com um historial de solidão podem ser mais susceptíveis de assumir a rejeição em situações sociais.
É importante continuar a colocar-se lá fora, mesmo após experiências negativas, uma vez que há provavelmente mais pessoas que querem ser suas amigas do que pensa.
O artigo discute dicas para construir amizades sustentáveis na vida adulta através de encontros de grupo e actividades partilhadas.
A proximidade quando se come é uma forma consistente de formar amizades, tal como através de espaços comunitários ou encontros regulares no mesmo pub ou parque.
Aulas de fitness em grupo ou clubes de corrida ajudaram as pessoas a superar a solidão e a fazer novos amigos com a adversidade partilhada de exercício reforçando os laços sociais.
Os profissionais da tecnologia discutem actividades de grupo para conhecer novas pessoas e fazer amigos, incluindo Hash House Harriers, Parkrun, e eventos da igreja.
Dificuldade em encontrar grupos que se alinhem com interesses ou horários, mas anedotas pessoais e sugestões para iniciar um grupo são partilhadas.
Introdução vs. extroversão, sentimentos sobre ter/não ter amigos, e recomendações para livros sobre psicologia são também discutidos.
Fazer amigos como adulto ou como imigrante pode ser um desafio, mas clubes de interesse comum, equipas desportivas, e trabalho voluntário são boas formas de fazer novos amigos.
Os comentários salientam a importância das ligações sociais e os efeitos negativos da solidão na saúde.
Marginalia: Motor de busca DIY que se centra em conteúdos não-comerciais
Marginalia é um motor de pesquisa independente de bricolage que se concentra em conteúdos não comerciais e software construído à medida.
Todo o rastreio e indexação são feitos internamente, e o projecto é de código aberto, alojado num único PC na Suécia com especificações sólidas.
O Marginalia é favorecido por encontrar sites pequenos, antigos e obscuros, e actualmente serve cerca de 25 consultas/minuto.
Um filtro de receitas foi adicionado ao selector de algoritmos, e um simples API público está agora disponível.
A Marginalia recebeu uma bolsa NLnet, e o seu índice atingiu 100.000.000 de documentos.
Marginalia Goed Open Source, e celebra o seu primeiro aniversário com um motor de busca que favorece sites de texto pesado e castiga o design moderno da web.
Marginalia foi elogiado por um motor de busca concebido para o surpreender e encontrar sites que talvez não soubesse a favor do tipo de sites que provavelmente já sabia que existiam.
Marginalia é um motor de busca que dá prioridade a conteúdos não-comerciais utilizando um índice personalizado construído em Java.
O criador enfatiza que os serviços de nuvem não seriam capazes de lidar com a quantidade de trabalho que o Marginalia manipula.
Os utilizadores apreciam Marginalia por encontrar posts em blogs, tutoriais, comparações, e projectos de passatempo sem artigos falsos.
Marginalia desempenha um papel crucial na descoberta da Internet, ajudando os leitores a encontrar artigos interessantes.
Marginalia recebeu recentemente uma bolsa da NLnet e permite aos utilizadores doarem para apoiar o motor de busca.
O motor de pesquisa dá prioridade à pesquisa sem anúncios e continua a ser popular entre os utilizadores.
O design do Marginalia também dá prioridade a documentos não incluídos na lista sobre aqueles que consistem principalmente em listas ou dados tabulares.
O criador do Marginalia reconheceu a necessidade de melhor contraste e posicionamento dos resultados da pesquisa e espera expandir-se para mais línguas no futuro.
Alguns utilizadores expressam a sua frustração com a falta de uma etiquetagem clara do Google para os artigos com tabelas de pagamento.
Um jornalista técnico fornece detalhes sobre o processo de digitalização e indexação utilizado para o seu motor de busca pessoal, incluindo o design de rastejadores e a classificação dos sítios web.
Xu Hao, Chefe de Tecnologia na China para a Thoughtworks, utiliza o ChatGPT para gerar código de auto-teste utilizando técnicas de "conhecimento gerado" e "corrente de pensamento".
O LLM é solicitado a gerar um plano mestre que segue o padrão de arquitectura desejado antes da codificação, e depois o plano é refinado, e é gerada uma lista de tarefas para implementar a funcionalidade.
O post discute a escrita de testes para a interface do modelo de visualização encapsulado, utilizando a Biblioteca de Testes de Reacção e a estrutura Vitest com exemplos de testes e implementações.
São mostradas diferentes implementações utilizando ou não a loja redux-mock-store.
Interagir com LLMs como um parceiro júnior e iniciá-los com directrizes arquitectónicas é essencial para os melhores resultados.
O posto fornece recursos úteis sobre técnicas de solicitação e realça a importância da construção correcta de solicitações para os melhores resultados quando se utilizam LLMs.
Os avisos de programação do Modelo de Linguagem (LLM) podem fornecer uma placa de caldeira útil e quebrar projectos complexos, mas também podem ser limitados por limites simbólicos e pelo risco de alucinar ou esquecer tarefas anteriores.
Os utilizadores recomendam iniciar uma nova cadeia de prompts para cada processo de pensamento diferente e evitar perguntas irrelevantes para se manterem no caminho certo.
O GPT-4 mostra uma melhoria significativa em relação ao seu predecessor, GPT-3, e o Copilot é visto como uma ferramenta melhor para o desenvolvimento de códigos do que o ChatGPT.
A codificação com base em projectos pode poupar tempo e ser fácil se tiver conhecimentos de domínio, mas pode ser uma curva de aprendizagem difícil se não souber como codificar.
As ferramentas de IA estão a melhorar rapidamente, mas não são substitutos de desenvolvedores humanos ou artistas comerciais, e há preocupações sobre ética e potenciais perdas de emprego.
O sucesso do ChatGPT depende em grande parte da qualidade dos seus pedidos, e há preocupações sobre a forma como lida com a privacidade e exactidão dos dados.
As técnicas de programação do passado são discutidas, e existe a promessa da IA de ajudar rapidamente a criar protótipos de ferramentas inovadoras.
O post oferece uma visão sobre como a IA pode ajudar os programadores no seu trabalho, e os utilizadores estão entusiasmados com o potencial, mas cépticos sobre a dependência excessiva.