🧩 Judo (Jujutsu GUI): nowoczesne narzędzie do zarządzania zmianami w Git
To nowoczesne rozszerzenie przepływu pracy Git, idealne dla programistów potrzebujących precyzyjnej kontroli nad historią kodu i zarządzaniem poprawkami.
Judo for JJ to narzędzie deweloperskie umożliwiające stosowanie, cofanie i manipulowanie zmianami w różnicach, plikach oraz commitach. Obsługuje zaawansowane operacje Git, takie jak duplikowanie, scalanie (squash) i cofanie wielu commitów jednocześnie.
🔗Czytaj Więcej🔗
🌊 Flink Watermarks…WTF? Zrozumienie czasu zdarzeń w strumieniach danych
Świetne wprowadzenie dla inżynierów pracujących z Flinkiem — tłumaczy subtelny, ale kluczowy aspekt zarządzania czasem zdarzeń i generowaniem wyników w systemach strumieniowych.
Artykuł wyjaśnia, jak Apache Flink obsługuje czas zdarzeń i znaczniki wody (watermarks) w przetwarzaniu strumieniowym. Opisuje przypadek, gdy opóźnione lub brakujące zdarzenia uniemożliwiają zamknięcie okna czasowego, przez co wyniki nie są emitowane do momentu pojawienia się nowych danych. Autor prezentuje praktyczny przykład z danymi sprzedażowymi i sugeruje wysyłanie zdarzeń „flushujących” w celu uruchomienia emisji wyników.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Claude Code w przeglądarce: automatyzacja kodowania w chmurze
Ten krok znacząco rozszerza ekosystem Claude’a — z czatu w kierunku praktycznej automatyzacji kodu w chmurze, umacniając pozycję Anthropic w obszarze narzędzi AI dla programistów.
Anthropic zaprezentował „Claude Code on the web” — platformę przeglądarkową umożliwiającą delegowanie zadań programistycznych bezpośrednio do Claude’a. Deweloperzy mogą podłączać repozytoria GitHub, śledzić postęp w czasie rzeczywistym i uruchamiać wiele zadań równolegle w bezpiecznych środowiskach sandbox. Wersja beta obejmuje też aplikację mobilną na iOS, kładąc nacisk na bezpieczeństwo i elastyczność pracy w chmurze.
🔗Czytaj Więcej🔗
📚 Production RAG: lekcje z przetwarzania ponad 5 milionów dokumentów
Cenny wpis dla zespołów rozwijających skalowalne systemy RAG — pokazuje, które elementy naprawdę wpływają na jakość wyszukiwania i generowania odpowiedzi.
Autor dzieli się doświadczeniami z budowy produkcyjnych systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG), które przetworzyły ponad 5 milionów dokumentów. Opisuje skuteczne techniki, takie jak reranking, generowanie zapytań i ulepszone dzielenie danych, a także omawia stos technologiczny obejmujący Pinecone, Turbopuffer, Cohere i modele GPT. Wspomina również o publikacji projektu open source agentset-ai/agentset.
🔗Czytaj Więcej🔗
🔬 Wskaźnik laserowy z prędkością 2 miliardów FPS [wideo]
🔗Czytaj Więcej🔗