🧩 Antywzorce SQL, których warto unikać
Świetne przypomnienie, że SQL, mimo prostoty składni, wymaga inżynierskiej dyscypliny – szybkie obejścia często kończą się długiem technicznym w systemach analitycznych.
Autor omawia najczęstsze antywzorce w SQL — m.in. rozbudowane bloki CASE WHEN, nadużywanie SELECT DISTINCT oraz nadmierne zagnieżdżanie widoków — które prowadzą do spadku wydajności i trudności w utrzymaniu kodu. Zamiast tego zaleca stosowanie tabel wymiarów, przejrzystych JOIN-ów oraz okresowe spłaszczanie widoków, by zachować czytelność i efektywność baz danych. Dobre praktyki SQL porównuje do standardów inżynierii oprogramowania.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 AI, która sama pisze scrapery
Świetny przykład, jak połączenie modeli rozumowania z deterministycznym odtwarzaniem może odmienić automatyzację przeglądarek — łącząc elastyczność z wydajnością kosztową.
Skyvern wprowadza aktualizację, dzięki której agent AI potrafi samodzielnie generować i utrzymywać kod Playwright, co sprawia, że automatyzacja sieci staje się 2,7× tańsza i 2,3× szybsza. Nowa architektura „explore and replay” pozwala systemowi najpierw poznać interakcje na stronie, a następnie tworzyć deterministyczne skrypty odporne na zmiany. Rozwiązanie ogranicza potrzebę używania modeli LLM w czasie rzeczywistym i zwiększa niezawodność procesów, takich jak pobieranie faktur czy wypełnianie formularzy.
🔗Czytaj Więcej🔗
📊 Claude Code kontra Codex – analiza opinii z Reddita
Ciekawa alternatywa dla klasycznych benchmarków — pokazuje, że opinie społeczności często rozjeżdżają się z metrykami technicznymi, a użyteczność bywa ważniejsza niż surowa wydajność.
Autor przeanalizował ponad 500 komentarzy z Reddita, porównując narzędzia programistyczne Claude Code (Anthropic) i Codex (OpenAI). Choć Claude Code wywołuje więcej dyskusji, Codex otrzymuje wyższy odsetek pozytywnych opinii, szczególnie w zakresie rozwiązywania problemów. Analiza została wykonana z użyciem modelu Claude Haiku, a wyniki udostępniono w interaktywnym dashboardzie.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 Koniec złudzeń: AGI nie nadejdzie dzięki samym LLM-om
Tekst stanowi punkt zwrotny w dyskusji o AI – nawet liderzy branży przyznają, że samo skalowanie modeli językowych nie wystarczy, by osiągnąć ogólną inteligencję.
Gary Marcus dowodzi, że ostatnie wydarzenia jednoznacznie podważyły wiarę w szybkie nadejście AGI opartego na dużych modelach językowych. Od publikacji Apple o „reasoningu” po krytykę ze strony takich ekspertów jak Rich Sutton czy Demis Hassabis – coraz więcej autorytetów wskazuje na ograniczenia obecnego paradygmatu. Marcus ponownie podkreśla, że prawdziwa inteligencja wymaga podejścia hybrydowego, łączącego symbolikę i uczenie maszynowe.
🔗Czytaj Więcej🔗
🌐 Ujednolicenie danych z czujników IoT za pomocą CUE
Świetny przykład praktycznego zastosowania CUE jako warstwy schematów i transformacji w ekosystemie IoT — połączenie deklaratywności z wydajnością Go.
Autor opisuje, jak zastąpił Home Assistant i Node-RED autorską usługą w Go, wykorzystując język CUE do walidacji i transformacji danych z czujników ruchu IoT. Dzięki schematom CUE udało się ujednolicić różnorodne dane JSON i uprościć obsługę typów w Go. Rozwiązanie poprawiło utrzymanie systemu, ułatwiło dodawanie nowych urządzeń i zapewniło typ-bezpieczne przetwarzanie danych w inteligentnym domu.
🔗Czytaj Więcej🔗