Tôi vẫn chưa nghe thử podcast này, nhưng trước hết là thấy hơi phản cảm.
Podcast phải có chút chất người thì mới thú vị... làm hàng loạt bằng AI thì liệu còn cái thú để nghe không nhỉ.
Trong gần 10 năm qua, vô số công cụ đã tràn ra trong hệ sinh thái FE, sau bao lần thịnh suy thì giờ mới phần nào ổn định, vậy mà lại muốn thử một lần nữa kiểu hỗn loạn lớn như thế sao..
Khả năng giải quyết vấn đề đối với các issue cần cân nhắc nhiều ngữ cảnh khá kém, và nhìn chung sử dụng rất nhiều code design pattern không cần thiết. Điều này tạo cảm giác rất rõ rằng dữ liệu học chủ yếu là code ví dụ phục vụ giảng dạy chứ không phải code thực chiến trong công việc.
Tổng thể mà nói, có chênh lệch hiệu năng khá đáng kể so với gemini.
Đây là một bài viết quá thiên lệch phải không?
"Những framework đổi mới như Svelte, Solid, Qwik cung cấp mô hình hiệu năng tốt hơn, nhưng đang bị đẩy khỏi cuộc cạnh tranh dòng chính vì thiếu mức độ chấp nhận"
Nếu không có một tiêu chí nhất quán để hiểu ý nghĩa của từ "đổi mới",
thì có vẻ như ngay từ giả định ban đầu đã sai rồi.
Đọc những bài như thế này khiến tôi có cảm giác người ta không tập trung vào việc làm ra sản phẩm mà chỉ quá sa đà vào kỹ nghệ phần mềm. Đằng nào cũng na ná nhau cả thôi, điều quan trọng là phải làm sản phẩm cho tốt, vậy mà lúc nào cũng đi tìm framework mới, kiến trúc mới, rồi over-engineering, xong lại bảo cái này tốt hơn nên đổi tiếp. Tôi nghĩ không phải cái mới là tốt, mà điều quan trọng là dùng tốt bất cứ thứ gì để đưa được sản phẩm ra thị trường.
Trước đây, các cách nói phục vụ marketing như "blockchain", "cá nhân hóa", "web3.0" các kiểu các kiểu bị lạm dụng tràn lan mà chẳng có chút ý nghĩa nào.
AI trước kia cũng từng như vậy với "deep learning".
Cho đến tận cách đây không lâu, vẫn còn liên tục xuất hiện những bài báo mang tính marketing kiểu điểm thi CSAT, điểm SAT của Mỹ các thứ.
Tôi rất đồng cảm.
Hễ gắn chữ AI vào là lại thấy như để làm marketing, để ghi điểm với nhà đầu tư, hoặc để biện minh cho mức giá.
Dạo này Claude Code trở nên ngớ ngẩn hơn, đến mức đôi khi thà đưa lên GitHub rồi hỏi trên web còn tốt hơn, không biết có liên quan không nhỉ
Đã thêm vào danh sách theo dõi.
Hiện đang ở giai đoạn bootstrapped, nhân viên chưa được trả lương chính thức
So với Claude Code thì hiện tại Claude Code có vẻ vẫn dùng ổn hơn một chút nhỉ
Tôi vẫn chưa nghe thử podcast này, nhưng trước hết là thấy hơi phản cảm.
Podcast phải có chút chất người thì mới thú vị... làm hàng loạt bằng AI thì liệu còn cái thú để nghe không nhỉ.
Trong gần 10 năm qua, vô số công cụ đã tràn ra trong hệ sinh thái FE, sau bao lần thịnh suy thì giờ mới phần nào ổn định, vậy mà lại muốn thử một lần nữa kiểu hỗn loạn lớn như thế sao..
Khả năng giải quyết vấn đề đối với các issue cần cân nhắc nhiều ngữ cảnh khá kém, và nhìn chung sử dụng rất nhiều code design pattern không cần thiết. Điều này tạo cảm giác rất rõ rằng dữ liệu học chủ yếu là code ví dụ phục vụ giảng dạy chứ không phải code thực chiến trong công việc.
Tổng thể mà nói, có chênh lệch hiệu năng khá đáng kể so với gemini.
Đây là một bài viết quá thiên lệch phải không?
"Những framework đổi mới như Svelte, Solid, Qwik cung cấp mô hình hiệu năng tốt hơn, nhưng đang bị đẩy khỏi cuộc cạnh tranh dòng chính vì thiếu mức độ chấp nhận"
Nếu không có một tiêu chí nhất quán để hiểu ý nghĩa của từ "đổi mới",
thì có vẻ như ngay từ giả định ban đầu đã sai rồi.
Liệu rồi cũng sẽ xuất hiện những nỗ lực nhằm tạo ra một DB trong bộ nhớ chứ?
Đồng cảm.
Đọc những bài như thế này khiến tôi có cảm giác người ta không tập trung vào việc làm ra sản phẩm mà chỉ quá sa đà vào kỹ nghệ phần mềm. Đằng nào cũng na ná nhau cả thôi, điều quan trọng là phải làm sản phẩm cho tốt, vậy mà lúc nào cũng đi tìm framework mới, kiến trúc mới, rồi over-engineering, xong lại bảo cái này tốt hơn nên đổi tiếp. Tôi nghĩ không phải cái mới là tốt, mà điều quan trọng là dùng tốt bất cứ thứ gì để đưa được sản phẩm ra thị trường.
Qua rồi sao.... Tôi vẫn còn cảm thấy xa lạ, và tỷ lệ khó chịu đang nhỉnh hơn một chút so với sự ngạc nhiên. Trên mọi phương diện.
Chỉ mong đúng một điều duy nhất: "biết ý mà làm cho gọn ghẽ, tinh tế"!
Không biết đây là tiền thưởng hay yêu cầu thuê ngoài nữa... đọc tiêu đề mà tôi phải dụi mắt hai lần.
> Có thể tạo PR bằng lệnh
bump-formula-prcủa Homebrew hoặc GitHub Actions, nhưng quy trình fork và PR lại phức tạp một cách không cần thiếtCó tùy chọn
--no-fork, nên có thể push trực tiếp lên nhánh và merge, đồng thời cung cấp tính năng tự động cập nhật.Gọn gàng đấy.
Trước đây, các cách nói phục vụ marketing như "blockchain", "cá nhân hóa", "web3.0" các kiểu các kiểu bị lạm dụng tràn lan mà chẳng có chút ý nghĩa nào.
AI trước kia cũng từng như vậy với "deep learning".
Cho đến tận cách đây không lâu, vẫn còn liên tục xuất hiện những bài báo mang tính marketing kiểu điểm thi CSAT, điểm SAT của Mỹ các thứ.
Tôi rất đồng cảm.
Hễ gắn chữ AI vào là lại thấy như để làm marketing, để ghi điểm với nhà đầu tư, hoặc để biện minh cho mức giá.
Cảm ơn bạn đã đọc! ^^
Trong trường hợp sparse, có vẻ hơi khó nói là nó đã vượt qua các thuật toán nhanh hiện có.
Gượng ép quá...